Анализ временных рядов Моделирование одномерных временных рядов

140. Моделями временных рядов называются модели, построенные по данным:

1. характеризующим совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;

2. характеризующим один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени;

3. любым имеющимся данным об изучаемой совокупности.

141. Какое понятие является более общим?

1) временные ряды; 2) ряды динамики.

142. Обязательными элементами временного ряда являются:

1) тенденция; 2) циклические колебания; 3) время; 4) уровень ряда.

143. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма трендовой, циклической и случайной компонент – это:

1) аддитивная модель; 2) мультипликативная модель; 3) регрессионная модель.

144. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение трендовой, циклической и случайной компонент – это:

1) аддитивная модель; 2) мультипликативная модель; 3) регрессионная модель.

145. Аддитивную модель строят, если:

1. амплитуда сезонных колебаний приблизительно постоянна;

2. амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается.

146. Мультипликативную модель строят, если:

1. амплитуда сезонных колебаний приблизительно постоянна;

2. амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается.

147. Автокорреляцией уравнений временного ряда называют:

1. корреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда;

2. значение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени;

3. последовательность коэффициентов автокорреляции.

148. Выберите правильный ответ:

1. по знаку коэффициента автокорреляции нельзя делать вывод о тенденции в уровнях ряда;

2. по знаку коэффициента автокорреляции можно делать вывод о тенденции в уровнях ряда.

149. Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции – это:

1) лаг; 2) моменты ряда; 3) абсолютная ошибка.

150. Коррелограмма – это:

1. последовательность коэффициентов автокорреляции временного ряда;

2. график зависимости значений автокорреляционной функции временного ряда от величины лага;

3. поле корреляции;

4. график тренда временного ряда.

151. Автокорреляционная функция временного ряда – это:

1. последовательность коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда;

2. коррелограмма;

3. последовательность уровней временного ряда.

152. Сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам в аддитивной модели должна быть равна:

1) нулю; 2) четырем; 3) числу периодов в цикле.

153. Сумма значений сезонной компоненты по всем периодам в мультипликативной модели в цикле должна быть равна:

1) нулю; 2) числу периодов в цикле; 3) четырем.

154. Прогнозное значение уровня временного ряда в аддитивной модели – это:

1. произведение трендовой и сезонной компонент;

2. сумма трендовой и сезонной компонент;

3. разница между трендовой и сезонной компонентами;

4. сумма трендовой и случайной компонент.

155. Прогнозное значение уровня временного ряда в мультипликативной модели – это:

1. произведение трендовой и сезонной компонент;

2. сумма трендовой и сезонной компонент;

3. разница между трендовой и сезонной компонентами;

4. произведение трендовой и случайной компонент.

156. При аналитическом выравнивании временного ряда в качестве независимой переменной выступает:

1) фактор х; 2) время t; 3) сезонная компонента S.