Контрольные вопросы и задания

1. В чем состоит отличительная особенность адаптивных моделей прогнозирования от моделей кривых роста?

2. Что характеризует параметр адаптации в адаптивных моделях?

3. Дайте определение адаптивным методам экономического прогнозирования.

4. Перечислите основные этапы построения адаптивных моделей прогнозирования.

5. Объясните влияние параметра адаптации α на характер временного ряда, полученного после процедуры экспоненциального сглаживания.

6. Перечислите основные типы адаптивных моделей.

7. Какие адаптивные модели используются для моделирования тренд-сезонного временного ряда?

8. Как можно определить начальные оценки параметров в моделях Хольта-Уинтерса аддитивного и мультипликативного типов?

9. В таблице приведены данные о кредитах, выданных банком, млн.руб.

Период	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
кредит, млн. руб.	750	740	788	793	804	823	894	920	906	922	973	998

Построить аддитивную модель Брауна с параметром сглаживания α=0,2 и α=0,6 и дать прогноз на два шага вперед.

10. По данным задания 9 построить аддитивную модель Хольта. В качестве начальных оценок параметров взять МНК-оценки линейного тренда. Принять параметры сглаживания . Дать прогноз на два шага вперед.

11. Дайте определение стационарному процессу в строгом смысле.

12. Перечислите основные свойства стационарного процесса в широком смысле.

13. Какой процесс называется белым шумом?

14. Какой процесс называется гауссовским белый шумом?

15. Что понимается под эргодичностью и как используется это свойство в анализе временных рядов?

16. Какое свойство временных рядов используется при построении авторегрессионных моделей?

17. Дайте определение авторегрессионному процессу порядка р.

18. Что означает «интегрирование» при анализе временных рядов?

19. Какой временной ряд называется интегрированным рядом второго порядка?

20. Какое условие необходимо и достаточно для стационарности процесса?

21. Что такое марковский процесс, перечислите основные свойства марковского процесса.

22. Какой процесс называется процессом случайного блуждания?

23. Дайте определение процессу Юла?

24. Каким условиям должны удовлетворять первых два коэффициента автокорреляции в процессе Юла?

25. Каким образом оцениваются параметры авторегрессионной модели?

26. Какое свойство временных рядов используется при построении модели скользящей средней?

27. Дайте определение процессу скользящего среднего порядка q.

28. Перечислите основные свойства процесса скользящего среднего порядка q.

29. Какая существует связь между стационарным АR-процессом и МА-процессом?

30. Охарактеризуйте поведение автокорреляционной и частной автокорреляционной функций для процесса АRМА(p,q).

31. Для описания каких временных рядов используется модель Бокса-Дженкинса?

32. Перечислите основные этапы построения модели Бокса-Дженкинса.

33. Какие критерии используют для проверки значимости коэффициентов автокорреляции?

34. Для каких целей используется тест Дики-Фуллера?

35. В таблице приведены данные после выделения неслучайной составляющей.

24	2	50	16	27	-23	76	9	3	9	-23	-17
-6	25	34	4	-4	-6	2	-1	27	44	38	25

Найти автокорреляционые функции исходного ряда, его первых и вторых разностей. Какие авторегрессионные модели для данного ряда можно предложить. Обоснуйте свое мнение.