Автокорреляционная функция характеризует …
значения сезонной компоненты временного ряда
уравнение тренда временного ряда
зависимость значения коэффициента автокорреляции от его порядка
значения коэффициентов автокорреляции, которые могут быть отображены на коррелограмме
Высокое значение коэффициента автокорреляции порядка L для уровней временного ряда свидетельствует о том, что исследуемый ряд содержит (помимо тенденции) …
колебания с периодом L
ярко выраженный тренд
только случайную компоненту
разладочную случайную компоненту
Выявление компонент тренда и сезонных колебаний проводится на основании …
расчёта и анализа коэффициентов автокорреляции различных порядков
моделирования систем эконометрических уравнений
построения и анализа коррелограммы
исследования многофакторной модели
В формуле коэффициента автокорреляции
,
t=1+L,…,n,
величина
означает …средний уровень ряда Xt
лаг, сдвиг уровней временного ряда
средний уровень ряда Xt–L
среднее квадратическое отклонение временного ряда Xt
Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции 3-го порядка, то исследуемый ряд содержит …
сезонные колебания с периодичностью в 3 момента времени
линейный тренд, проявляющийся в каждом 3-м уровне ряда
нелинейную тенденцию полинома 3-го порядка
случайную величину, влияющую на каждый 3-й уровень ряда
Значение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между …
исходными уровнями и уровнями второго временного ряда
двумя временными рядами
исходными уровнями и уровнями другого ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
Исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
Значение коэффициента автокорреляции рассчитывается по аналогии с …
линейным коэффициентом регрессии
нелинейным коэффициентом корреляции
линейным коэффициентом детерминации
линейным коэффициентом корреляции
Коррелограммой является …
Графическое отображение автокорреляционной функции
аналитическое выражение для автокорреляционной функции
графическое отображение регрессионной функции
процесс экспериментального нахождения значений автокорреляционной функции
Коэффициент автокорреляции уровней временного ряда характеризует …
качество построенной модели временного ряда
тесноту связи между уровнями временного ряда и значениями моментов (периодов) времени
тесноту линейной связи между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на несколько моментов (периодов)
значение коэффициента корреляции между двумя рядами, первый из которых – исходный, а второй получен сдвигом исходного ряда на заданное число уровней
Порядок коэффициента автокорреляции определяется …
величиной лага
числом уровней временного ряда
степенью коэффициента парной линейной корреляции
количеством сравниваемых уровней временного ряда
При выявлении структуры временного ряда проводят анализ …
графика зависимости значений уровня ряда от времени
существенности параметров
матрицы парных коэффициентов линейной корреляции
автокорреляционной функции
Пусть yt=f(T,S,E) – модель временного ряда. Установите соответствие между обозначениями и их интерпретациями. 1. yt 2. T 3. S 4. E
случайные факторы
уровень временного ряда в момент времени t
сезонные колебания
тенденция ряда
Совокупность значений коэффициента автокорреляции, соответствующих порядкам для которых они рассчитаны, может быть получена на основе …
модели временного ряда
значений факторов, которые формируют уровни временного ряда
автокорреляционной функции
коррелограммы
Структуру временного ряда можно выявить с помощью коэффициента …
Автокорреляции уровней ряда
авторегрессии уровней ряда
регрессии уровней ряда
автодетерминации уровней ряда
Установите соответствие между видом функций временного ряда и его структурой. 1. yt=f(T,E) 2. yt=f(T,S,E) 3. yt=f(S,E) 4. yt=f(E)
ряд содержит тенденцию и случайную составляющую
ряд содержит только случайную составляющую
ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую
ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую
Установите соответствие между значениями коэффициентов автокорреляции различного порядка и возможной структурой временного ряда. 1. высокий коэффициент автокорреляции только 1-го порядка 2. высокий коэффициент автокорреляции 1-го порядка и ( > 2) 3. высокий коэффициент автокорреляции только порядка ( > 2) 4. отсутствуют высокие значения коэффициентов автокорреляции
ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую
ряд содержит только случайную составляющую или имеет сильную нелинейную тенденцию
ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую
ряд содержит линейную тенденцию и случайную составляющую
Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями. 1. временной ряд 2. порядок коэффициента автокорреляции уровней временного ряда 3. уровень временного ряда 4. автокорреляционная функция
значение временного ряда в определённый период времени
ряд значений экономического показателя за несколько последовательных периодов времени
последовательность коэффициентов автокорреляции 1-го, 2-го и т.д. порядков
число периодов, на которое сдвигается исходный временной ряд при расчёте значения коэффициента автокорреляции
Установите соответствие между эконометрическими терминами и областью их применения. 1. автокорреляционная функция 2. тест Голдфелда–Квандта 3. критерий Дарбина–Уотсона 4. матрица парных коэффициентов корреляции
служит для выявления структуры временного ряда
служит для проверки гипотезы о гомоскедастичности остатков
служит для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции остатков
служит для оценки мультиколлинеарности факторов
Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда,
означает
правомерность следующего представления
...уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента
уровень временного ряда = случайная компонента – тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор
тренд = уровень временного ряда + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента
случайная компонента = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + уровень временного ряда
Если факторы входят в модель как произведение, то модель называется …
мультипликативной
аддитивной
суммарной
производной