Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Анализ временных рядов.фип_БАК_ПИ_н с

Анализ временных рядов.фип_БАК_ПИ_н с — вариант 11

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

141 вопрос Вариант 11 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Что из перечисленного не является примером временного ряда?

  1. Ежедневные данные по количеству заказов, совершенных в интернет-магазине
  2. Данные о количестве дней, проведенных на больничном в течение 2024 года по каждому работнику компании
  3. Еженедельные данные по количеству обращений клиентов компании с претензиями на качество продукции
  4. Ежегодные данные по выручке и капитальным вложениям компании
Вопрос 2

Как называется числовая последовательность наблюдений, характеризующих изменение какого-либо показателя во времени?

  1. Временной ряд
Вопрос 3

Какая из компонент временного ряда предполагает цикличную повторяемость в течение определенного интервала времени?

  1. Трендовая
  2. Сезонная
  3. Случайная
  4. Ни одна из компонент
Вопрос 4

Как называется разница между значением переменной временного ряда на текущую дату и значением переменной на предыдущую дату?

  1. Первая разница
Вопрос 5

Дан временной ряд с частотой наблюдений 1 месяц. Как будет называться наблюдение переменной в марте 2023 года относительно мая 2023 года?

  1. первый лаг
  2. второй лаг
  3. третий лаг
  4. четвертый лаг
Вопрос 6

Как называется систематическая компонента, показывающая тенденцию изменения временного ряда?

  1. Тренд
  2. трендовая компонента
Вопрос 7

Дан временной ряд с частотой наблюдений 1 год. Как будет называться наблюдение переменной за 2020 год относительно 2022 года?

  1. первый лаг
  2. второй лаг
  3. третий лаг
  4. четвертый лаг
Вопрос 8

Как называется периодически повторяющаяся компонента, выражающаяся в отклонениях временного ряда от тренда

  1. Сезонная составляющая
  2. сезонная компонента
Вопрос 9

Реальный ВВП РФ на душу населения (в миллиардах рублей) составил: за 1 квартал 2023 года 33 292, за 2 квартал 2023 года 35 797, за 3 квартал 2023 года 39 269, за 4 квартал 2023 года 32 257 Какое значение будет составлять третий лаг реального ВВП на душу населения в 4 квартале 2023 года?

  1. 33292
Вопрос 10

Реальный ВВП РФ на душу населения (в миллиардах рублей) составил: за 1 квартал 2023 года 33 292, за 2 квартал 2023 года 35 797, за 3 квартал 2023 года 39 269, за 4 квартал 2023 года 32 257 Какое значение будет составлять первая разница реального ВВП на душу населения в 4 квартале 2023 года?

  1. 5 977
  2. 3 472
  3. – 7 012
  4. – 3 472
Вопрос 11

Как называется значение переменной временного ряда на предыдущую дату?

  1. Первый лаг
Вопрос 12

Реальный ВВП РФ на душу населения (в миллиардах рублей) составил: за 1 квартал 2023 года 33 292, за 2 квартал 2023 года 35 797, за 3 квартал 2023 года 39 269, за 4 квартал 2023 года 32 257 Какое значение будет составлять первая разница логарифма реального ВВП на душу населения в 3 квартале 2023 года?

  1. 10.486
  2. 3 472
  3. – 7 012
  4. 10.578
Вопрос 13

Реальный ВВП РФ на душу населения (в миллиардах рублей) составил: за 1 квартал 2023 года 33 292, за 2 квартал 2023 года 35 797, за 3 квартал 2023 года 39 269, за 4 квартал 2023 года 32 257 Какое значение будет составлять первый лаг реального ВВП на душу населения в 3 квартале 2023 года?

  1. 35797
Вопрос 14

Какая компонента не входит в стандартное разложение временного ряда?

  1. Трендовая компонента
  2. Случайная компонента
  3. Прогнозная компонента
  4. Сезонная компонента
Вопрос 15

Реальный ВВП РФ на душу населения (в миллиардах рублей) составил: за 1 квартал 2023 года 33 292, за 2 квартал 2023 года 35 797, за 3 квартал 2023 года 39 269, за 4 квартал 2023 года 32 257 Какое значение будет составлять первая разница реального ВВП на душу населения в 3 квартале 2023 года?

  1. 3472
Вопрос 16

Какая модель разложения временного ряда на компоненты будет более адекватна, если колебания временного ряда со временем остаются в стабильном коридоре

  1. Аддитивная
  2. Мультипликативная
  3. Сезонная
  4. Трендовая
Вопрос 17

Установите соответствие между компонентами аддитивной модели временного ряда и их вкладом его динамику

  1. Трендовая компонента
  2. Сезонная компонента
  3. Случайная компонента
  4. общая тенденция изменения временного ряда
  5. периодически повторяющаяся компонента с фиксированной частотой
  6. отклонение временного ряда от детерминированной составляющей
Вопрос 18

Какая модель разложения временного ряда на компоненты будет более адекватна, если колебания временного ряда со временем возрастают

  1. Аддитивная
  2. Мультипликативная
  3. Сезонная
  4. Трендовая
Вопрос 19

В какой последовательности происходит подготовительная работа к анализу временного ряда?

  1. Сбор данных
  2. Построение графика
  3. Выбор аддитивной или мультипликативной модели
  4. Разложение на компоненты
Вопрос 20

Каким из перечисленных свойств обладает стационарный стохастический процесс в узком смысле?

  1. Математическое ожидание изменяется со временем
  2. Математическое ожидание не изменяется со временем
  3. Ковариация между наблюдениями не изменяется со временем
  4. Дисперсия переменной изменяется со временем
Вопрос 21

Как называется стохастический процесс с нулевым математическим ожиданием, постоянной дисперсией и нулевой ковариацией для всех лагов, отличающихся от нуля?

  1. Белый шум
Вопрос 22

В каком случае белый шум является примером стационарного стохастического процесса?

  1. В любом случае
  2. Только если дисперсия белого шума равна 1
  3. Только если среднее значение белого шума равно 1
  4. Никогда
Вопрос 23

Как называется ковариация между элементами стохастического процесса в разные моменты времени?

  1. Автоковариация
Вопрос 24

Какое из указанных свойств относится к белому шуму?

  1. Математическое ожидание изменяется со временем
  2. Дисперсия является постоянной величиной
  3. Математическое ожидание равно единице
  4. Ковариация между наблюдениями равна единице
Вопрос 25

Как называется визуальное представление функции автокорреляции?

  1. коррелограмма
Вопрос 26

В каком случае автоковариация стохастического процесса будет равна нулю, и автокорреляция будет равна единице?

  1. В любом случае
  2. Если дисперсия стохастического процесса равна 1
  3. Если дисперсия стохастического процесса равна 0
  4. Никогда
Вопрос 27

Как называется характеристика стохастического процесса, являющаяся его мерой центральной тенденции, т.е. указывающая на условную «середину» процесса?

  1. Математическое ожидание
Вопрос 28

Что показывает автоковариационная функция для стационарного стохастического процесса?

  1. Зависимость автоковариации от временного лага
  2. Зависимость автоковариации от порядкового номера наблюдения
  3. Зависимость автоковариации от автокорреляции
  4. Зависимость автоковариации от количества наблюдений в процессе
Вопрос 29

Как называется характеристика стохастического процесса, являющаяся его мерой разброса, т.е. указывающая на средний квадрат отклонения процесса от его середины?

  1. Дисперсия
Вопрос 30

В каком случае совпадают значения функции автоковариации и дисперсии?

  1. В любом случае
  2. Если рассчитывается автоковариация нулевого лага
  3. Если рассчитывается автоковариация первого лага
  4. Никогда
Вопрос 31

Если вне зависимости от начального периода времени совместная функция распределения для нескольких наблюдений стохастического процесса не изменяется, то такой стохастический процесс называется стационарным в … смысле

  1. Узком
Вопрос 32

Как называется визуальное представление частичной автокорреляционной функции?

  1. Корреляционное поле
  2. Корреляционная матрица
  3. Коррелограмма
  4. Корреляционный график
Вопрос 33

Если график временного ряда с течением времени колеблется с постоянной частотой и амплитудой около некоторого уровня, то такой ряд будет являться стационарным в … смысле

  1. Широком
Вопрос 34

Какие значения может принимать функция автокорреляции?

  1. Только положительные
  2. Любые
  3. От -1 до 1
  4. От 0 до 1
Вопрос 35

Установите соответствие между характеристикой стохастического процесса и ее кратким определением

  1. Математическое ожидание
  2. Дисперсия
  3. Автоковариация
  4. Автокорреляция
  5. Мера центрального положения стохастического процесса
  6. Мера разброса значений стохастического процесса
  7. Ковариация между наблюдениями, находящимися в разных моментах времени
  8. Корреляция между наблюдениями, находящимися в разных моментах времени
Вопрос 36

Какие значения может принимать показатель ковариации?

  1. Только положительные
  2. Любые
  3. От -1 до 1
  4. От 0 до 1
Вопрос 37

В какой последовательности рассчитывается автокорреляционная функция для стохастического процесса?

  1. Расчет математического ожидания
  2. Расчет дисперсии
  3. Расчет автоковариации
  4. Расчет автокорреляции
Вопрос 38

Как называется ковариация между элементами процесса авторегрессии в разные моменты времени?

  1. Автоковариация
Вопрос 39

Для какого количества лагов функция автокорреляции процесса AR(2) ненулевая?

  1. Только для 1 лага
  2. Только для 1 и 2 лага
  3. Для всех лагов
  4. Только для нулевого лага
Вопрос 40

Для какого количества лагов функция частичной автокорреляции процесса AR(2) ненулевая?

  1. Только для 1 лага
  2. Только для 1 и 2 лага
  3. Для всех лагов
  4. Только для нулевого лага
Вопрос 41

Установите соответствие между характеристикой процесса авторегрессии и способом ее расчета

  1. Математическое ожидание
  2. Дисперсия
  3. Автокорреляция
Вопрос 42

Выберите верное утверждение относительно функции автокорреляции для процесса авторегрессии первого порядка

  1. Автокорреляция принимает только положительные значения
  2. Автокорреляция обнуляется после первого лага
  3. Автокорреляция является возрастающей функцией
  4. Автокорреляция является убывающей функцией
Вопрос 43

Как взаимосвязаны процессы авторегрессии и скользящего среднего?

  1. AR(1) идентичен MA(∞)
  2. MA(1) идентичен AR(10)
  3. AR(1) идентичен MA(1)
  4. MA(10) идентичен AR(2)
Вопрос 44

В каком случае процесс скользящего среднего третьего порядка может быть нестационарным?

  1. В любом случае
  2. Процесс скользящего среднего всегда стационарный
Вопрос 45

Для какого количества лагов функция автокорреляции процесса MA(2) ненулевая?

  1. Только для 1 лага
  2. Только для 1 и 2 лага
  3. Для всех лагов
  4. Только для нулевого лага
Вопрос 46

Для какого количества лагов функция частичной автокорреляции процесса МА(1) ненулевая?

  1. Только для 1 лага
  2. Только для 1 и 2 лага
  3. Для всех лагов
  4. Только для нулевого лага
Вопрос 47

Установите соответствие между характеристикой процесса скользящего среднего и способом ее расчета

  1. Математическое ожидание
  2. Дисперсия
  3. Автоковариация
  4. Автокорреляция
Вопрос 48

Выберите верное утверждение относительно функции автокорреляции для процесса скользящего среднего первого порядка

  1. Автокорреляция принимает только положительные значения
  2. Автокорреляция обнуляется после первого лага
  3. Автокорреляция является возрастающей функцией
  4. Автокорреляция является неубывающей функцией
Вопрос 49

Для какого количества лагов функция автокорреляции процесса ARMA(2,2) ненулевая?

  1. Только для 1 лага
  2. Только для 1 и 2 лага
  3. Для всех лагов
  4. Только для нулевого лага
Вопрос 50

Для какого количества лагов функция частичной автокорреляции процесса ARMA(2,2) ненулевая?

  1. Только для 1 лага
  2. Только для 1 и 2 лага
  3. Для всех лагов
  4. Только для нулевого лага
Вопрос 51

Установите соответствие между характеристикой процесса ARMA(1,1) и способом ее расчета

  1. Математическое ожидание
  2. Дисперсия
  3. Автокорреляция первого лага
Вопрос 52

Какой вид прогноза представляет собой условное математическое ожидание, посчитанное на основе предыдущих значений, и выраженное в виде одного числа?

  1. Точечный
Вопрос 53

Какой вид прогноза представляет собой два числа, между которыми с вероятностью 95% (или иной) будет находиться стохастический процесс на заданную дату?

  1. Интервальный
Вопрос 54

Установите соответствие между видом прогноза и его определением

  1. Точечный прогноз
  2. Ошибка прогноза
  3. Интервальный прогноз
  4. условное мат ожидание, посчитанное на основе известных значений
  5. разность между значением процесса в точке T+1 и его прогнозом на эту дату
  6. два значения, между которыми будет находится процесс в дату T+1 с заданной вероятностью 1-a
Вопрос 55

Расположите по порядку этапы построения интервального прогноза временного ряда

  1. Расчет точечного прогноза
  2. Определение ошибки прогноза
  3. Оценка дисперсии ошибки прогноза
  4. Построение интервального прогноза
Вопрос 56

Что означает статистическая значимость оценки параметра модели временного ряда?

  1. Значение оцениваемого параметра является достаточно большим
  2. Значение оцениваемого параметра является отрицательным
  3. Значение оцениваемого параметра является положительным
  4. Значение оцениваемого параметра не равно нулю
Вопрос 57

Как называются статистики AIC и BIC?

  1. информационные критерии
Вопрос 58

Каким образом при выборе модели ARMA(p,q) определяется наилучшая комбинация параметров p и q?

  1. На основе визуального изучения временного ряда
  2. На основе минимизации информационных критериев AIC и BIC
  3. На основе экспертного заключения
  4. На основе количества наблюдений во временном ряду
Вопрос 59

На основе собранных данных были оценены три модели: AR(1), AR(2) и AR(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия AIC: 80, 75 и 70 соответственно. Какой порядок модели является наиболее подходящим для собранных данных?

  1. 3
Вопрос 60

На основе собранных данных были оценены три модели: AR(1), AR(2) и AR(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия AIC: 950, 920 и 970 соответственно. Какая модель наиболее подходящая для описания данных?

  1. AR(0)
  2. AR(1)
  3. AR(2)
  4. AR(3)
Вопрос 61

На основе собранных данных были оценены три модели: MA(1), MA(2) и MA(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия BIC: 120, 110 и 115 соответственно. Какой порядок модели является наиболее подходящим для собранных данных?

  1. 2
Вопрос 62

На основе собранных данных были оценены три модели: MA(1), MA(2) и MA(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия BIC: 500, 510 и 520 соответственно. Какая модель наиболее подходящая для описания данных?

  1. MA(0)
  2. MA(1)
  3. MA(2)
  4. MA(3)
Вопрос 63

Установите соответствие между оценкой и ее назначением

  1. p-value
  2. BIC
  3. Тестирование гипотезы об отличии оцениваемого параметра от нуля
  4. Оценка дисперсии случайной ошибки стохастического процесса
  5. Оценка порядка p модели AR(p)
  6. Оценка неизвестных параметров AR(1)
Вопрос 64

Как выбирать порядок модели ARMA(p,q), если критерии AIC и BIC противоречат друг другу?

  1. Использовать критерий AIC
  2. Использовать критерий BIC
  3. Использовать среднее значение между AIC и BIC
  4. Оценивать модель ARMA(1,1)
Вопрос 65

Расположите по порядку процесс оценки параметров модели для временного ряда

  1. Выбор порядка модели ARMA(p,q) на основе AIC или BIC
  2. Оценка параметров модели ARMA(p,q
  3. Запись финальной модели для временного ряда
  4. Тестирование гипотез о значимости оцененных параметров
Вопрос 66

Какая модель наиболее подходит для описания временного ряда, если эмпирическая АКФ постепенно затухает и имеет множество значимых лагов, а эмпирическая ЧАКФ имеет 1 и 2 значимые лаги

  1. ARMA(2,0)
  2. ARMA(1,2)
  3. ARMA(0,2)
  4. ARMA(2,2)
Вопрос 67

Как называется методология идентификации и оценивания моделей временных рядов?

  1. Бокса-Дженкинса
  2. методология Бокса-Дженкинса
Вопрос 68

Какая модель наиболее подходит для описания временного ряда, если эмпирическая АКФ имеет 1 и 2 значимые лаги, а эмпирическая ЧАКФ постепенно затухает и имеет множество значимых лагов

  1. ARMA(2,0)
  2. ARMA(1,2)
  3. ARMA(0,2)
  4. ARMA(2,2)
Вопрос 69

Как называется тест на наличие остаточной корреляции в модели временных рядов?

  1. Льюнг-Бокса
  2. Бокса-Пирса
Вопрос 70

Какой статистический тест используется для определения остаточной корреляции после оценки модели?

  1. Стьюдента
  2. Дики-Фуллера
  3. Пирсона
  4. Льюнг-Бокса
Вопрос 71

Какая гипотеза теста Льюнг-Бокса предполагает отсутствие корреляции в остатках модели временных рядов?

  1. нулевая
Вопрос 72

Что является альтернативной гипотезой в тесте Льюнг-Бокса?

  1. Временной ряд нестационарный
  2. Параметр оцениваемой модели не отличается от нуля
  3. Остатки в модели не скоррелированы
  4. Остатки в модели скоррелированы
Вопрос 73

Какая гипотеза теста Льюнг-Бокса предполагает наличие корреляции в остатках модели временных рядов?

  1. альтернативная
Вопрос 74

Какой вывод делается, если в тесте Льюнг-Бокса не отвергается нулевая гипотеза?

  1. Оцененная модель ARMA(p,q) является адекватной и может использоваться для прогнозирования
  2. Оцененная модель ARMA(p,q) не является адекватной и не может использоваться для прогнозирования
  3. Оцененная модель ARMA(p,q) не является адекватной и может использоваться для прогнозирования
  4. Оцененная модель ARMA(p,q) является адекватной и не может использоваться для прогнозирования
Вопрос 75

Какая метрика качества показывает процент общей вариации в переменной, которая объясняется прогнозом?

  1. R-квадрат
Вопрос 76

Какая из метрик качества показывает процент общей вариации в переменной, которая объясняется прогнозом?

  1. MAPE
  2. RMSE
  3. MSE
  4. R-квадрат
Вопрос 77

Какая метрика качества показывает средний процент ошибки прогноза в отношении к истинному значению?

  1. MAPE
Вопрос 78

Какая из метрик качества показывает средний процент ошибки прогноза в отношении к истинному значению?

  1. MAPE
  2. RMSE
  3. MSE
  4. R-квадрат
Вопрос 79

Какая метрика качества показывает средний квадрат ошибки прогноза?

  1. RMSE
Вопрос 80

Какая из метрик качества показывает средний квадрат ошибки прогноза?

  1. MAPE
  2. RMSE
  3. MSE
  4. R-квадрат
Вопрос 81

На какой выборке происходит построение прогнозов для расчета метрик качества?

  1. Тестовая
Вопрос 82

Какая из метрик качества будет повышаться при повышении качества прогноза модели?

  1. MAPE
  2. RMSE
  3. MSE
  4. R-квадрат
Вопрос 83

Установите соответствие между метрикой качества и ее назначением

  1. R-квадрат
  2. MAPE
  3. RMSE
  4. процент общей вариации в переменной, которая объясняется прогнозом
  5. средний процент ошибки прогноза в отношении к истинному значению
  6. средний квадрат ошибки прогноза
Вопрос 84

Какой из указанных тестов является альтернативой для теста Льюнг-Бокса?

  1. Тест Дики-Фуллера
  2. Тест Стьюдента
  3. Тест Бокс-Пирса
  4. Тест Вальда
Вопрос 85

Расположите по порядку этапы алгоритма Бокса-Дженкинса

  1. Идентификация модели
  2. Оценка параметров
  3. Валидация модели
  4. Прогнозирование показателя
Вопрос 86

Что из перечисленного не относится к видам нестационарности?

  1. Детерминированный тренд
  2. Временной разрыв
  3. Автокорреляция в остатках модели
  4. Стохастический тренд
Вопрос 87

Как называется стохастический процесс, который не отвечает признакам стационарности?

  1. нестационарный
Вопрос 88

Какой вид нестационарности характеризуется систематическим продолжительным повышением среднего уровня временного ряда?

  1. Детерминированный тренд
  2. Стохастический тренд
  3. Временной разрыв
Вопрос 89

Какой вид нестационарности характеризуется внезапными сменами направленности среднего уровня временного ряда?

  1. Детерминированный тренд
  2. Стохастический тренд
  3. Временной разрыв
Вопрос 90

Какой вид нестационарности характеризуется одномоментным изменением параметров авторегрессии или дисперсии?

  1. Детерминированный тренд
  2. Стохастический тренд
  3. Временной разрыв
Вопрос 91

Каким образом нестационарный временной ряд приводится к стационарности?

  1. Расчет процентных изменений
  2. Расчет первых разностей
  3. Расчет отклонений значений ряда от среднего
  4. Расчет медианного значения временного ряда
Вопрос 92

Каким методом оцениваются параметры детерминированного тренда?

  1. Метод моментов
  2. Метод максимального правдоподобия
  3. Метод наименьших квадратов
  4. Метод инструментальных переменных
Вопрос 93

Установите соответствие между видом детерминированного тренда и способом его моделирования

  1. Линейный
  2. Квадратичный
  3. Кубический
  4. Экспоненциальный
Вопрос 94

Чему равен параметр d для модели ARIMA(p,d,q) временного ряда, который становится стационарным после взятия вторых разностей?

  1. 2
Вопрос 95

Что означает параметр p в модели ARIMA(p,d,q)?

  1. Порядок авторегрессии
  2. Порядок интеграции
  3. Порядок скользящего среднего
  4. Порядок автокорреляции
Вопрос 96

Каков порядок авторегрессии для стохастического процесса ARIMA(2,1,3)?

  1. 2
Вопрос 97

Что означает параметр q в модели ARIMA(p,d,q)?

  1. Порядок авторегрессии
  2. Порядок интеграции
  3. Порядок скользящего среднего
  4. Порядок автокорреляции
Вопрос 98

Каков порядок скользящего среднего для стохастического процесса ARIMA(2,1,3)?

  1. 3
Вопрос 99

Что является наилучшим прогнозом в модели случайного блуждания?

  1. Последнее известное значение ряда
  2. Среднее значение всех известных значений ряда
  3. Среднее значение всех известных значений ряда плюс последнее известное значение
  4. Ноль
Вопрос 100

Как называется стохастический процесс, содержащий единичный корень?

  1. Интегрированный
Вопрос 101

Как иначе называется тест на наличие единичного корня во временном ряду (тест на нестационарность)?

  1. Тест Дики-Фуллера
  2. Тест Бреуша-Пагана
  3. Тест Льюнг-Бокса
  4. Тест Бокса-Пирса
Вопрос 102

Какую альтернативную гипотезу имеет тест Дики-Фуллера?

  1. В остатках модели присутствует корреляция
  2. В остатках модели отсутствует корреляция
  3. Процесс содержит единичный корень
  4. Процесс не содержит единичного корня
Вопрос 103

Какая гипотеза в тесте Дики-Фуллера предполагает наличие единичного корня во временном ряду?

  1. Нулевая
Вопрос 104

Частным случаем какого процесса является модель случайного блуждания со сносом?

  1. MA(2)
  2. ARMA(2,3)
  3. ARIMA(5,2,3)
  4. AR(1)
Вопрос 105

Какая гипотеза в тесте Дики-Фуллера предполагает отсутствие единичного корня во временном ряду?

  1. Альтернативная
Вопрос 106

Какой вывод можно сделать в случае, если тест Дики-Фуллера имеет значение p-value = 0,02?

  1. Временной ряд содержит остаточную корреляцию
  2. Временной ряд содержит единичный корень
  3. Временной ряд не содержит остаточной корреляции
  4. Временной ряд не содержит единичного корня
Вопрос 107

Установите соответствие между формулой стохастического процесса и его названием

  1. Авторегрессия первого порядка
  2. Скользящее среднее первого порядка
  3. Случайное блуждание
  4. Случайное блуждание со сносом
Вопрос 108

Как ведет себя дисперсия процесса случайного блуждания при t стремящемся к бесконечности?

  1. Сходится к константе
  2. Уменьшается
  3. Растет до бесконечности
  4. Не меняется
Вопрос 109

Укажите порядок построения прогноза нестационарного временного ряда

  1. Проведение теста на стационарность
  2. Взятие первых разностей
  3. Оценка параметров модели ARIMA(p,1,q)
  4. Построение прогноза
Вопрос 110

Как называется одномоментное или плавное изменение параметров стохастической модели, что может приводить к значительным ошибкам прогноза и ненадежности модели в целом?

  1. Автокорреляция
  2. Стационарность
  3. Возврат к среднему
  4. Структурный разрыв
Вопрос 111

Как называется одномоментное или плавное изменение параметров стохастической модели, что может приводить к значительным ошибкам прогноза и ненадежности модели в целом?

  1. Структурный разрыв
Вопрос 112

Что из перечисленного не относится к видам структурных разрывов?

  1. Изменение параметров модели ARIMA
  2. Изменение дисперсии белого шума
  3. Изменение значений временного ряда в динамике
  4. Изменение параметров детерминированного тренда
Вопрос 113

Какая гипотеза в QLR тесте предполагает отсутствие структурного разрыва во временном ряду?

  1. Нулевая
Вопрос 114

Что из перечисленного не относится к причинам, по которым необходимо выявлять структурные разрывы во временных рядах?

  1. Низкая надежность прогнозов без учета разрывов
  2. Природа экономических показателей предполагает наличие в них структурных разрывов
  3. Необходимость выявления структурных изменений в экономических механизмах
  4. Для описания временных рядов следует использовать наиболее сложные модели
Вопрос 115

Какая гипотеза в тесте Чоу предполагает наличие структурного разрыва во временном ряду на известную дату?

  1. Альтернативная
Вопрос 116

Каким образом выявляется структурный разрыв во временном ряду?

  1. Экспертная оценка
  2. Статистический тест
  3. Изучение истории формирования показателя
  4. Произвольно
Вопрос 117

Как называется тест на наличие структурного разрыва во временном ряду на известную дату?

  1. Чоу
  2. тест Чоу
Вопрос 118

Как называется тест на наличие структурного разрыва во временном ряду на известную дату?

  1. Тест Дики-Фуллера
  2. Тест Бокса-Пирса
  3. Тест Чоу
  4. QLR тест
Вопрос 119

Как называется тест на наличие структурного разрыва во временном ряду на неизвестную дату?

  1. Тест Дики-Фуллера
  2. Тест Бокса-Пирса
  3. Тест Чоу
  4. QLR тест
Вопрос 120

Как определяется тестовая статистика при проведении QLR-теста?

  1. Максимальное значение F-статистик для каждой тестируемой даты
  2. Минимальное значение F-статистик для каждой тестируемой даты
  3. Среднее значение F-статистик для каждой тестируемой даты
  4. Медианное значение F-статистик для каждой тестируемой даты
Вопрос 121

При проведении QLR теста было получено значение F-статистики 1,8. Критическое значение F-статистики для уровня значимости 5% составляет 5,86. Какой вывод можно сделать?

  1. Временной ряд содержит как минимум два структурных разрыва
  2. Временной ряд содержит как минимум один структурный разрыв
  3. Временной ряд не содержит структурных разрывов
  4. На основе этих данных вывод сделать нельзя
Вопрос 122

При проведении QLR теста было получено значение F-статистики 15,2. Критическое значение F-статистики для уровня значимости 1% составляет 7,78. Какой вывод можно сделать?

  1. Временной ряд содержит как минимум два структурных разрыва
  2. Временной ряд содержит как минимум один структурный разрыв
  3. Временной ряд не содержит структурных разрывов
  4. На основе этих данных вывод сделать нельзя
Вопрос 123

Установите соответствие между видом теста и его назначением

  1. Тест Льюнг-Бокса
  2. Тест Дики-Фуллера
  3. Тест Чоу
  4. QLR тест
  5. Наличие корреляции в остатках модели
  6. Наличие нестационарности временного ряда
  7. Наличие структурного разрыва в известную дату
  8. Наличие структурного разрыва в неизвестную дату
Вопрос 124

Как прогнозируется временной ряд, если в нем был выявлен структурный разрыв?

  1. Модель строится только для части наблюдений после самого последнего разрыва
  2. Модель строится на основе всех доступных наблюдений
  3. Модель строится на основе части наблюдений до самого последнего разрыва
  4. Прогнозы для временного ряда с разрывами строить нельзя
Вопрос 125

Расположите по порядку этапы реализации QLR-теста

  1. Отсечение 15% в начале и в конце временного ряда
  2. Оценка параметров линейной регрессии с бинарными переменными
  3. F-тест совместной гипотезы о нулевом значении бинарных переменных
  4. Определение максимального значения F-статистики
Вопрос 126

Как называется наличие долгосрочной стационарной связи между нестационарными рядами?

  1. Коинтеграция
Вопрос 127

Какая компонента не входит в уравнения модели VAR(2)?

  1. Собственный лаг переменной
  2. Лаг второй переменной
  3. Стохастический тренд
  4. Белый шум
Вопрос 128

Какой тест используется для выявления причинной связи между временными рядами?

  1. Грейнджера
  2. тест Грейнджера
Вопрос 129

Как называется ситуация, когда два временных ряда имеют единичный корень и между ними существует тесная корреляция?

  1. Ложная корреляция
  2. Ложная автокорреляция
  3. Авторегрессия первого порядка
  4. Коинтеграция
Вопрос 130

Какой тест используется для выявления коинтеграции между временными рядами?

  1. Йохансена
  2. тест Йохансена
Вопрос 131

Какое предположение используется при построении модели VAR(p)?

  1. Все переменные являются нестационарными
  2. Все переменные являются стационарными
  3. Все переменные независимы друг от друга
  4. Все переменные имеют стохастический тренд
Вопрос 132

Каким методом оцениваются параметры модели VAR(p)?

  1. Метод наименьших квадратов
  2. Метод главных компонент
  3. Метод градиентного спуска
  4. Метод моментов
Вопрос 133

Коэффициент корреляции между двумя нестационарными временными рядами составляет 0,9. Какое утверждение относительно этих двух временных рядов является правдивым?

  1. Доказана причинно-следственная связь между временными рядами
  2. Доказано отсутствие причинно-следственной связи между временными рядами
  3. Это может являться следствием ложной корреляции
  4. Такая ситуация невозможна, т.к. коэффициент корреляции не может быть выше нуля
Вопрос 134

На основе собранных данных были оценены три модели: VAR(1), VAR(2) и VAR(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия AIC: 80, 75 и 70 соответственно. Какой порядок модели является наиболее подходящим для собранных данных?

  1. 3
Вопрос 135

На основе собранных данных были оценены три модели: VAR(1), VAR(2) и VAR(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия BIC: 120, 110 и 115 соответственно. Какой порядок модели является наиболее подходящим для собранных данных?

  1. 2
Вопрос 136

Какой тест используется для проверки стационарности временных рядов перед построением модели VAR(p)?

  1. Тест Дики-Фуллера
  2. Йохансена
  3. Тест Чоу
  4. Тест Грейнджера
Вопрос 137

Какой аббревиатурой обозначается модель для коинтегрированных рядов, которая включает механизм коррекции ошибок?

  1. VECM
Вопрос 138

Какой критерий может быть использован для выбора оптимального порядка лагов (p) в модели VAR?

  1. Критерий Акаике (AIC)
  2. Критерий Дарбина-Уотсона
  3. Критерий Фишера
  4. Критерий Стьюдента
Вопрос 139

Установите соответствие между видом теста и его назначением

  1. Тест Йохансена
  2. Тест Дики-Фуллера
  3. Тест Чоу
  4. Тест Грейнджера
  5. Коинтегрированность временных рядов
  6. Наличие нестационарности временного ряда
  7. Наличие структурного разрыва в известную дату
  8. Наличие причинной связи между временными рядами
Вопрос 140

Какое утверждение верно относительно модели VAR?

  1. VAR может использоваться только для прогнозирования одной переменной
  2. VAR учитывает только независимые переменные
  3. VAR позволяет анализировать динамические взаимосвязи между несколькими переменными
  4. VAR не требует проверки на стационарность
Вопрос 141

Расположите по порядку этапы оценки модели VECM(p)

  1. Тест на коинтеграцию временных рядов
  2. Тест на стационарность временных рядов
  3. Выбор порядка модели VECM
  4. Оценка параметров модели VECM