Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Анализ временных рядов и прогнозирование.dor_БАК_26-044-Б_260605

Анализ временных рядов и прогнозирование.dor_БАК_26-044-Б_260605 — вариант 9

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

92 вопроса Вариант 9 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Прогнозирование, которое определяет пути и сроки достижения желаемых целевых состояний объекта, называется …

  1. поисковым
  2. нормативным
  3. детерминированным
  4. стохастическим
Вопрос 2

Временной интервал, на который прогнозные изменения остаются соразмерными исходному состоянию объекта, – это …

  1. горизонт прогноза
  2. период ретроспективы
  3. период упреждения
  4. лаг прогнозирования
Вопрос 3

Установите соответствие между этапом прогнозирования и его содержанием:

  1. Анализ объекта прогнозирования
  2. Выбор метода прогнозирования
  3. Построение исходной модели
  4. Проверка достоверности прогноза
  5. формулирование рабочей гипотезы
  6. применение нескольких методов для повышения надежности
  7. автоматизация вычислительного процесса для получения прогнозных сценариев
  8. расчет доверительных интервалов и ошибок
Вопрос 4

Если объект прогнозирования описывается с учётом случайных составляющих, то такой прогноз называется …

  1. детерминированным
  2. стохастическим
  3. нормативным
  4. поисковым
Вопрос 5

Метод экспертных оценок, основанный на анонимных многократных опросах с обратной связью, – это метод …

  1. Дельфи
Вопрос 6

К фактографическим методам прогнозирования относятся такие методы, как … (укажите 3 варианта ответа)

  1. модель ARIMA
  2. метод мозгового штурма
  3. множественная регрессия
  4. модель экспоненциального сглаживания ETS
Вопрос 7

Определите правильную последовательность этапов разработки социально-экономических прогнозов:

  1. анализ объекта прогнозирования
  2. характеристика информационной базы исследования
  3. выбор метода прогнозирования
  4. построение исходной модели прогноза и ее реализация
  5. проверка достоверности, точности и обоснованности прогноза
  6. принятие решений и рекомендации по использованию прогнозной модели
Вопрос 8

Коэффициент конкордации используется для оценки …

  1. точности прогнозной модели
  2. согласованности мнений экспертов при ранжировании
  3. уровня автокорреляции в остатках модели
  4. гомоскедастичности остатков
Вопрос 9

Средняя абсолютная ошибка (MAE) для прогноза, имеющего ошибки на трех шагах (10, 15 и 5) составляет …

  1. 10
Вопрос 10

График остатков адекватной прогнозной модели должен демонстрировать …

  1. выраженный тренд
  2. сезонные пики
  3. случайный разброс вокруг нуля
  4. систематическое смещение
Вопрос 11

Установите соответствие между моделью адаптивного прогнозирования и ее описанием:

  1. Модель простого экспоненциального сглаживания
  2. Модель Хольта
  3. Модель Хольта–Уинтерса
  4. Модель Тейла–Вейджа
  5. модель для рядов без тренда и сезонности
  6. модель линейного роста с двумя параметрами адаптации
  7. модель с линейным трендом и мультипликативной сезонностью
  8. модель с линейным трендом и аддитивной сезонностью
Вопрос 12

Расположите в правильной последовательности этапы применения метода экспоненциального сглаживания:

  1. определение начального значения сглаженного ряда
  2. выбор оптимального значения параметра сглаживания
  3. расчет сглаженных значений по рекуррентной формуле
  4. прогноз на следующий период
Вопрос 13

Уровень временного ряда, формируемый под воздействием долгосрочных и устойчивых факторов развития, называется … компонентой

  1. сезонной
  2. трендовой
  3. случайной
  4. циклической
Вопрос 14

Временной ряд, характеризующийся неизменными во времени средним уровнем и дисперсией, а также автокорреляцией, зависящей только от лага, является …

  1. стационарным
  2. нестационарным
  3. интервальным
  4. сезонным
Вопрос 15

Установите соответствие между типом пропуска в данных временного ряда и его характеристикой:

  1. Полностью случайный пропуск (MCAR)
  2. Случайный пропуск (MAR)
  3. Неслучайный пропуск (MNAR)
  4. Пропуск, связанный с изменением методики учета данных
  5. вероятность пропуска статистически независима как от наблюдаемых, так и от ненаблюдаемых данных
  6. вероятность пропуска зависит только от наблюдаемых переменных
  7. вероятность пропуска зависит от самих ненаблюдаемых пропущенных значений
  8. такой пропуск может быть устранен с помощью ретроспективного пересчета данных для обеспечения сопоставимости временного ряда
Вопрос 16

Если уровни временного ряда можно суммировать за несколько периодов без риска повторного счета, например, для получения итога за год, то такой ряд является …

  1. моментным рядом
  2. интервальным рядом
  3. рядом с неравностоящими уровнями
  4. стационарным рядом
Вопрос 17

Показатель динамики, рассчитываемый как отношение текущего уровня ряда к уровню предыдущего периода и выражаемый в процентах, называется … темпом роста

  1. цепным
Вопрос 18

К обобщающим (средним) показателям динамики временных рядов относят … (укажите 3 варианта ответа)

  1. средний абсолютный прирост
  2. средний темп роста
  3. абсолютное содержание 1 % прироста
  4. средний уровень ряда
  5. абсолютное ускорение
Вопрос 19

Расположите в правильной последовательности этапы процедуры смыкания временных рядов на основе коэффициента пересчета:

  1. определение коэффициента пересчета как отношения уровней нового и старого ряда в общем (стыковочном) периоде
  2. перемножение уровней старой части ряда на рассчитанный коэффициент
  3. объединение пересчитанной старой части ряда с исходной новой частью в единый сопоставимый ряд
  4. сравнение динамики сомкнутого ряда и исходных данных для проверки логической согласованности
Вопрос 20

Модель временного ряда, в которой сезонная компонента имеет постоянную амплитуду колебаний, не зависящую от уровня тренда, называется …

  1. аддитивной
  2. мультипликативной
  3. смешанной
  4. декомпозиционной STL
Вопрос 21

… – это фундаментальное свойство стохастического процесса, при котором его математическое ожидание и дисперсия постоянны, а ковариация зависит только от лага

  1. Стационарность
Вопрос 22

Метод декомпозиции STL (Seasonal-Trend decomposition using LOESS) принципиально отличается от классических моделей тем, что он …

  1. всегда дает мультипликативное разложение ряда
  2. позволяет сезонной компоненте плавно меняться от цикла к циклу и не накладывает жестких аналитических ограничений на форму тренда
  3. применим только к стационарным рядам
  4. не требует задания длины сезонного периода
Вопрос 23

Установите соответствие между видом временного ряда и формулой для расчета его среднего уровня:

  1. Интервальный ряд с равностоящими уровнями
  2. Моментный ряд с равностоящими уровнями
  3. Интервальный ряд с не равностоящими уровнями
  4. Моментный ряд с не равностоящими уровнями
Вопрос 24

Расположите этапы предварительного анализа временного ряда в порядке их выполнения:

  1. визуальный анализ ряда, выявление аномалий и пропусков
  2. обработка пропусков и аномальных значений (импутация)
  3. проверка и обеспечение сопоставимости данных (смыкание рядов)
  4. расчет показателей динамики и средних характеристик ряда
Вопрос 25

Вид тенденции, выражающий изменение корреляционной связи между последовательными уровнями временного ряда, называется тенденцией …

  1. среднего уровня
  2. дисперсии
  3. автокорреляции
  4. ковариации
Вопрос 26

В методе сравнения средних уровней для проверки гипотезы о наличии тенденции временной ряд разбивается на две приблизительно равные части и проверяется гипотеза о равенстве их …

  1. медиан
  2. мод
  3. средних
  4. коэффициентов вариации
Вопрос 27

Установите соответствие между проверяемым свойством остатков трендовой модели и статистическим критерием, используемым для этой проверки:

  1. Случайность
  2. Центрированность (нулевое математическое ожидание)
  3. Отсутствие автокорреляции (независимость)
  4. Нормальность распределения
  5. критерий «восходящих» и «нисходящих» серий
  6. t-критерий Стьюдента
  7. критерий Дарбина–Уотсона
  8. RS-критерий
Вопрос 28

Для ряда остатков адекватной трендовой модели должны выполняться такие свойства, как … (укажите 4 варианта ответа)

  1. случайность
  2. центрированность (математическое ожидание, близкое к нулю)
  3. отсутствие автокорреляции (независимость)
  4. нормальность распределения
  5. наличие выраженной сезонной компоненты
Вопрос 29

Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий и критерий серий, основанный на медиане, используются для проверки … остатков трендовой модели

  1. случайности
Вопрос 30

К методам механического (неаналитического) сглаживания временных рядов для выявления тенденции относятся такие методы, как … (укажите 2 варианта ответа)

  1. метод сравнения средних уровней (t-критерий Стьюдента)
  2. укрупнение интервалов
  3. скользящая средняя
  4. аналитическое выравнивание по уравнению прямой
Вопрос 31

Основная гипотеза (H₀), которая проверяется с помощью кумулятивного T-критерия, критерия Кокса-Стюарта и фазочастотного критерия Валлиса и Мура, формулируется как утверждение … (укажите 2 варианта ответа)

  1. о нормальности распределения остатков модели
  2. об отсутствии тренда (тенденции) в исходном временном ряду
  3. о наличии положительной автокорреляции в остатках
  4. о случайности последовательности знаков разностей или уровней ряда
Вопрос 32

Расположите виды трендовых моделей в порядке увеличения их сложности (увеличения количества параметров для описания характера роста):

  1. линейный тренд
  2. показательный тренд
  3. экспоненциальный тренд
  4. параболический тренд
Вопрос 33

Фазочастотный критерий знаков разностей Валлиса и Мура используется для проверки гипотезы о …

  1. нормальности распределения остатков
  2. случайности последовательности знаков разностей уровней ряда
  3. равенстве дисперсий двух частей ряда
  4. наличии гетероскедастичности
Вопрос 34

При проверке гипотезы о равенстве дисперсий двух частей временного ряда методом сравнения дисперсий используется критерий, обозначаемый английской заглавной буквой …

  1. F
Вопрос 35

При использовании метода наименьших квадратов для нахождения параметров линейного тренда минимизируется сумма ...

  1. абсолютных отклонений фактических значений от расчетных
  2. квадратов отклонений фактических значений от расчетных
  3. относительных отклонений фактических значений от расчетных
  4. модулей разностей соседних отклонений
Вопрос 36

Установите соответствие между видом трендовой модели и ее основной характеристикой:

  1. Линейный тренд
  2. Параболический тренд (полином 2-й степени)
  3. Экспоненциальный тренд
  4. Логарифмический тренд
  5. характеризуется постоянным абсолютным приростом
  6. характеризуется постоянным ускорением или замедлением
  7. характеризуется постоянным относительным приростом (постоянным темпом роста)
  8. характеризуется замедляющимся ростом с эффектом насыщения
Вопрос 37

Расположите в правильной последовательности этапы проверки адекватности трендовой модели:

  1. проверка случайности остатков (например, критерием «восходящих и нисходящих» серий)
  2. проверка центрированности остатков (например, t-критерием Стьюдента)
  3. проверка независимости остатков (например, критерием Дарбина–Уотсона)
  4. проверка нормальности распределения остаточной компоненты (например, RS-критерием)
Вопрос 38

… – это метод прогнозирования, который предполагает, что будущее развитие явления будет определяться теми же факторами, что и в прошлом, и основан на инерционности социально-экономических систем

  1. Интерполяция
  2. Нормативное прогнозирование
  3. Экстраполяция
  4. Экспертная оценка
Вопрос 39

Метод экстраполяции на основе … используется, если цепные темпы роста в ряду примерно постоянны

  1. среднего уровня
  2. среднего абсолютного прироста
  3. среднего темпа роста
  4. аналитического выравнивания
Вопрос 40

Если временной ряд не имеет выраженной тенденции и характеризуется стационарностью, для прогнозирования вероятности сохранения благоприятной тенденции может использоваться …

  1. нормальный закон распределения
  2. закон распределения Пуассона
  3. закон распределения Стьюдента
  4. закон распределения Фишера
Вопрос 41

Правило, согласно которому срок упреждения прогноза не должен превышать одной трети длины временного ряда исходных данных, – это … правило

  1. эмпирическое
Вопрос 42

Установите соответствие между методом прогнозирования и его характеристикой:

  1. Прогнозирование на основе среднего абсолютного прироста
  2. Прогнозирование на основе кривой Гомперца
  3. Прогнозирование с дисконтированием информации
  4. Прогнозирование на основе среднего уровня
  5. основано на предположении о постоянстве цепных приростов
  6. используется для процессов с фазой насыщения
  7. веса наблюдений убывают с удалением от момента прогноза
  8. применяется при стационарности ряда, прогноз равен среднему прошлых значений
Вопрос 43

Расположите в правильной последовательности этапы экстраполяции тренда:

  1. выбор формы тренда (линейная, параболическая, экспоненциальная и др.)
  2. проверка адекватности и статистической значимости трендовой модели
  3. подстановка значения времени для прогнозного периода в уравнение тренда
  4. построение доверительного интервала прогноза
Вопрос 44

Для моделирования процессов с быстрым ростом и последующим насыщением (например, внедрение новых технологий) чаще всего используют …

  1. линейные тренды
  2. кривые роста (Гомперца, Перла–Рида)
  3. скользящую среднюю
  4. методы дисконтирования информации
Вопрос 45

Если последний уровень ряда равен 200 единиц, средний абсолютный прирост составляет 10 единиц, а период упреждения L = 4, то точечный прогноз по методу среднего абсолютного прироста составит … единиц

  1. 240
  2. двести сорок
Вопрос 46

Метод … позволяет учитывать более высокую информационную ценность недавних данных за счет убывающих весов

  1. гармонических весов
  2. простого экспоненциального сглаживания
  3. среднего уровня
  4. аналитического выравнивания
Вопрос 47

Параметр, отражающий объективное уменьшение ценности информации по мере ее удаления от момента прогноза, – это …

  1. индекс сезонности
  2. коэффициент дисконтирования
  3. весовой коэффициент
  4. параметр насыщения
Вопрос 48

Установите соответствие между методом прогнозирования и его описанием:

  1. Экстраполяция на основе среднего уровня
  2. Экстраполяция на основе среднего абсолютного прироста
  3. Экстраполяция на основе среднего темпа роста
  4. Экстраполяция на основе аналитического выравнивания
  5. применяется при стационарном характере изменений уровней ряда; все будущие значения принимаются равными среднему значению прошлых уровней
  6. используется, когда цепные абсолютные приросты приблизительно постоянны, а динамика описывается линейной функцией
  7. используется, когда цепные темпы роста примерно постоянны, а динамика может быть описана экспоненциальной функцией
  8. основан на подборе трендовой функции, минимизирующей отклонения фактических данных от теоретических
Вопрос 49

Адаптивные методы прогнозирования основаны на принципе …

  1. использования всех наблюдений с равными весами
  2. рекуррентной корректировки модели по мере поступления новых данных
  3. применения только долгосрочных трендов
  4. игнорирования случайных колебаний
Вопрос 50

Если параметр сглаживания α близок к 0, то модель экспоненциального сглаживания …

  1. быстро реагирует на последние изменения
  2. сильно сглаживает ряд, придавая большой вес прошлым данным
  3. игнорирует все наблюдения
  4. учитывает только сезонные колебания
Вопрос 51

Параметр в модели Хольта, отвечающий за сглаживание тренда, – это параметр … тренда

  1. адаптации
Вопрос 52

К адаптивным методам прогнозирования относят такие модели, как … (укажите 3 варианта ответа)

  1. модель Хольта
  2. модель Хольта–Уинтерса
  3. линейная регрессия
  4. модель Брауна
Вопрос 53

Установите соответствие между моделью прогнозирования временных рядов и ее применением:

  1. Модель простого экспоненциального сглаживания
  2. Модель Хольта
  3. Модель Хольта–Уинтерса
  4. Модель Тейла–Вейджа
  5. ряды без тренда и сезонности
  6. ряды с линейным трендом без сезонности
  7. ряды с линейным трендом и мультипликативной сезонностью
  8. ряды с линейным трендом и аддитивной сезонностью
Вопрос 54

Расположите в правильной последовательности шаги выбора оптимального параметра α в методе экспоненциального сглаживания:

  1. перебор значений α от 0 до 1
  2. построение прогнозов для каждого α
  3. расчет ошибки прогнозирования для каждого α
  4. выбор α с минимальной ошибкой
Вопрос 55

Модель Хольта–Уинтерса используется …

  1. только для рядов с трендом
  2. только для рядов с сезонностью
  3. для рядов с трендом и сезонностью
  4. для стационарных рядов без тренда и сезонности
Вопрос 56

Если последнее сглаженное значение St-1 = 200, текущее наблюдение yt = 210, α = 0,3, то новое сглаженное значение St будет равно …

  1. 203
Вопрос 57

Для ежемесячных данных с сезонностью в модели Хольта–Уинтерса количество фаз l в полном сезонном цикле равно …

  1. 4
  2. 6
  3. 12
  4. 24
Вопрос 58

Расположите в правильной последовательности этапы применения метода экспоненциального сглаживания:

  1. определение начального значения сглаженного ряда
  2. выбор оптимального значения параметра сглаживания
  3. расчет сглаженных значений по рекуррентной формуле
  4. прогноз на следующий период
Вопрос 59

Устойчивые внутригодовые колебания уровней временного ряда, повторяющиеся из года в год, называются …

  1. трендовой компонентой
  2. сезонными колебаниями
  3. случайными отклонениями
  4. циклической компонентой
Вопрос 60

Для визуального выявления сезонных колебаний во временном ряду могут быть использованы такие графические методы, как … (укажите 2 варианта ответа)

  1. линейный график динамики
  2. радиальная диаграмма
  3. гистограмма распределения
  4. круговая диаграмма
Вопрос 61

Показатель, рассчитываемый как процентное отношение среднего уровня одноименных периодов к общему среднему уровню ряда, называется индексом …

  1. сезонности
Вопрос 62

Если временной ряд содержит ярко выраженную тенденцию, индексы сезонности рассчитываются как отношение …

  1. фактических уровней к среднему уровню
  2. средних уровней одноименных периодов к выровненным уровням
  3. выровненных уровней к фактическим
  4. фактических уровней к скользящей средней
Вопрос 63

Установите соответствие между методом анализа сезонности и его описанием:

  1. Индексы сезонности
  2. Метод абсолютных разниц
  3. Метод фиктивных переменных
  4. Метод гармоник Фурье
  5. относительные показатели сезонных колебаний
  6. отклонения фактических уровней от выровненных
  7. использование бинарных переменных в регрессионной модели
  8. моделирование сезонности с помощью синусоидальных функций
Вопрос 64

Расположите в правильной последовательности этапы построения аддитивной тренд-сезонной модели прогнозирования временного ряда:

  1. оценка сезонной компоненты
  2. десезонализация ряда
  3. выделение тренда
  4. прогнозирование с учетом тренда и сезонности
Вопрос 65

Коэффициент сезонности, рассчитываемый как отношение среднего квадратического отклонения сезонных отклонений к среднему уровню ряда, показывает …

  1. амплитуду колебаний
  2. силу сезонных колебаний
  3. направление тренда
  4. период сезонности
Вопрос 66

Если средний уровень ряда за год равен 200, а среднее квадратическое отклонение сезонных отклонений составляет 40, то коэффициент сезонности равен … %

  1. 20
  2. двадцать
  3. двадцати
Вопрос 67

Метод фиктивных переменных для моделирования сезонности предполагает использование …

  1. синусоидальных функций
  2. бинарных переменных
  3. скользящей средней
  4. экспоненциальных весов
Вопрос 68

Если сезонная компонента меняет свою амплитуду пропорционально уровню тренда, рекомендуется использовать …

  1. аддитивную модель
  2. мультипликативную модель
  3. модель Фурье
  4. модель Хольта–Уинтерса
Вопрос 69

Установите соответствие между методом анализа сезонности и формулой:

  1. индекс сезонности
  2. абсолютное сезонное отклонение
  3. коэффициент сезонности
  4. ряд Фурье
Вопрос 70

Расположите в правильном порядке этапы расчета индексов сезонности для ряда с тенденцией:

  1. выравнивание ряда аналитическим методом
  2. расчет процентных отношений фактических уровней к выровненным
  3. расчет средних процентных отношений по одноименным периодам
  4. построение графика сезонной волны
Вопрос 71

Модель ARIMA(p, d, q) используется для описания временных рядов, которые …

  1. имеют только сезонную компоненту
  2. стационарны без преобразований
  3. содержат тренд и приводятся к стационарности дифференцированием
  4. содержат только случайные колебания
Вопрос 72

Для выбора оптимальных параметров p и q в ARIMA-моделях используются такие критерии, как … (укажите 2 варианта ответа)

  1. коэффициент детерминации (R²)
  2. информационный критерий Акаике (AIC)
  3. байесовский информационный критерий (BIC)
  4. средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE)
Вопрос 73

Модель, сочетающая авторегрессию порядка p и скользящее среднее порядка q для стационарного ряда, обозначается как ARMA(…)

  1. p
  2. q
  3. p
  4. q
Вопрос 74

Установите соответствие между характеристиками «автокорреляционная функция» / «частная автокорреляционная функция» (ACF/PACF) и типом модели:

  1. ACF затухает, PACF обрывается после лага p
  2. ACF обрывается после лага q, PACF затухает
  3. ACF и PACF затухают постепенно
  4. ACF не затухает, требуется дифференцирование
  5. AR(p)
  6. MA(q)
  7. ARMA(p, q)
  8. нестационарный ряд
Вопрос 75

Расположите этапы анализа временного ряда с использованием методологии Бокса–Дженкинса (ARIMA):

  1. идентификация модели (определение p, d, q)
  2. оценка параметров модели
  3. диагностика модели (проверка остатков)
  4. прогнозирование
Вопрос 76

В числе тестов, которые используются для проверки стационарности временного ряда перед построением ARIMA-модели, – … (укажите 3 варианта ответа)

  1. тест Дики–Фуллера
  2. тест Льюинга–Бокса
  3. тест Квятковского–Филлипса–Шмидта–Шина (KPSS)
  4. критерий Фишера (F-тест)
Вопрос 77

Если временной ряд имеет сезонность с периодом 12 месяцев, для его моделирования может использоваться модель:

  1. ARIMA(p, d, q)
  2. SARIMA(p, d, q)(P, D, Q)[12]
  3. AR(p)
  4. MA(q)
Вопрос 78

Если для ряда взяты сезонные разности с периодом 12 и первые обычные разности (d = 1, D = 1), а затем подобрана модель ARMA(1, 1) для несезонной части и ARMA(0, 1) для сезонной, то полная модель будет обозначаться как …(1, 1, 1)(0, 1, 1)[12]

  1. ARIMA
Вопрос 79

В языке программирования R для работы с ARIMA-моделями используются такие функции, как … (укажите 2 варианта ответа)

  1. auto.arima()
  2. ets()
  3. arima()
  4. stl()
Вопрос 80

Модель AR(1), в которой коэффициент авторегрессии по модулю меньше 1, называется …

  1. марковским процессом
  2. процессом Юла
  3. процессом случайного блуждания
  4. процессом белого шума
Вопрос 81

Установите соответствие между моделью временного ряда и ее описанием:

  1. MA(q)
  2. ARMA(p, q)
  3. ARIMA(p, d, q)
  4. модель скользящего среднего
  5. модель авторегрессии и скользящего среднего для стационарных рядов
  6. модель для нестационарных рядов после дифференцирования
Вопрос 82

Расположите в правильной последовательности этапы построения ARIMA-модели:

  1. дифференцирование ряда (если он нестационарен)
  2. идентификация порядка модели по характеристикам «автокорреляционная функция» / «частичная автокорреляционная функция» ACF и PACF
  3. оценка параметров модели
  4. прогнозирование
Вопрос 83

Метод, который является наиболее прямым способом учета тренда в регрессионной модели, связывающей два временных ряда, – это …

  1. метод последовательных разностей
  2. метод отклонений от тренда
  3. включение фактора времени в уравнение регрессии
  4. переход к логарифмам исходных уровней
Вопрос 84

На устранение тренда во временных рядах перед анализом взаимосвязи направлены такие методы, как … (укажите 3 варианта ответа)

  1. метод скользящих средних
  2. метод последовательных разностей
  3. метод наименьших квадратов
  4. метод отклонений от тренда
  5. включение фактора времени в уравнение регрессии
Вопрос 85

Модель авторегрессии и распределенного лага, где текущее значение ряда зависит от своих прошлых значений и от текущих/прошлых значений другого ряда, обозначается английской аббревиатурой …

  1. ADL
Вопрос 86

Говоря о ложной регрессии, можно утверждать, что … (укажите 2 варианта ответа

  1. она возникает только при работе с панельными данными
  2. ее признаком может быть высокое значение коэффициента детерминации R² при наличии сильных трендов в рядах
  3. она указывает на реальную причинно-следственную связь между переменными
  4. для ее обнаружения полезно проверять ряды на автокорреляцию и стационарность
Вопрос 87

Расположите в правильной последовательности этапы проверки наличия ложной корреляции между двумя временными рядами с трендом:

  1. расчет коэффициента корреляции между исходными уровнями рядов
  2. расчет коэффициента автокорреляции для исходных уровней рядов
  3. устранение тенденции (например, методом отклонений от тренда)
  4. сравнение коэффициентов корреляции до и после устранения тенденции
Вопрос 88

Основное отличие модели с фиксированными эффектами от модели со случайными эффектами в анализе панельных данных состоит в том, что …

  1. в модели с фиксированными эффектами индивидуальные различия объектов коррелируют с регрессорами, а в модели со случайными эффектами – нет
  2. в модели со случайными эффектами индивидуальные различия объектов коррелируют с регрессорами, а в модели с фиксированными эффектами – нет
  3. модель с фиксированными эффектами всегда дает более эффективные оценки
  4. модель со случайными эффектами не может быть оценена методом наименьших квадратов
Вопрос 89

К классу динамических эконометрических моделей относят … (укажите 3 варианта ответа

  1. модель с фиктивными переменными для учёта сезонности
  2. модель авторегрессии
  3. модель коррекции ошибок
  4. объединенную модель регрессии для панельных данных
  5. модель авторегрессии и распределенного лага
Вопрос 90

Если исследователь оценивает модель панельных данных методом внутригруппового преобразования, он по сути оценивает параметры модели с … эффектами

  1. фиксированными
Вопрос 91

При анализе нестационарных временных рядов, которые оказались коинтегрированными, рекомендуется использовать … (укажите 2 варианта ответа)

  1. векторную авторегрессию в уровнях
  2. векторную модель коррекции ошибок
  3. обычную линейную регрессию по уровням рядов
  4. модель с фиксированными эффектами
Вопрос 92

Говоря о методологии анализа панельных данных, можно утверждать, что … (укажите 2 варианта ответа)

  1. тест Хаусмана помогает выбрать между моделью с фиксированными и случайными эффектами
  2. модель со случайными эффектами предполагает, что индивидуальные эффекты коррелируют с регрессорами
  3. в модели с фиксированными эффектами можно оценивать параметры для переменных, которые не меняются во времени
  4. динамические панельные модели могут содержать лагированную зависимую переменную в качестве регрессора