Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Эконометрика (продвинутый уровень).м

Эконометрика (продвинутый уровень).м

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

28 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Аддитивная модель временного ряда выглядит следующим образом: …

  1. Y = T * S * E
  2. Y = T * S + Е
  3. Y = T + S + E
  4. Y = T +S * Е
Вопрос 2

Если амплитуда колебаний уровней временного ряда относительно тренда приблизительно постоянна, то строят … модель временного ряда

  1. смешанную
  2. аддитивную
  3. регрессионную
  4. мультипликативную
Вопрос 3

Наличие тенденции … во временном ряду свидетельствует о мультипликативной модели временного ряда

  1. средней
  2. дисперсии
  3. автокорреляции
  4. в целом во временном ряду
Вопрос 4

Средний уровень временного ряда при наличии тенденции дисперсии …

  1. увеличивается
  2. уменьшается
  3. остается неизменным
  4. может меняться в любом направлении
Вопрос 5

Мультипликативная модель временного ряда выглядит следующим образом: …

  1. Y = T * S * E
  2. Y = T * S + Е
  3. Y = T + S + E
  4. Y = T +S * Е
Вопрос 6

С помощью критерия … можно проверить наличие автокорреляции во временном ряду

  1. Дарбина–Уотсона
  2. Акаике
  3. Фишера–Снедекора
  4. Стьюдента
Вопрос 7

Расчетное значение критерия Дарбина–Уотсона, равное 2, говорит о том, что …

  1. есть положительная автокорреляция остатков
  2. автокорреляция остатков отсутствует
  3. значение попало в зону неопределенности
  4. есть отрицательная автокорреляция остатков
Вопрос 8

Расчетное значение критерия Дарбина–Уотсона, близкое к 4, говорит о том, что …

  1. есть положительная автокорреляция остатков
  2. автокорреляция остатков отсутствует
  3. значение попало в зону неопределенности
  4. есть отрицательная автокорреляция остатков
Вопрос 9

Расчетное значение критерия Дарбина–Уотсона, близкое к 0, говорит о том, что …

  1. есть положительная автокорреляция остатков
  2. автокорреляция остатков отсутствует
  3. значение попало в зону неопределенности
  4. есть отрицательная автокорреляция остатков
Вопрос 10

Связь между критерием Дарбина–Уотсона и коэффициентом автокорреляции остатков первого порядка определяется соотношением …

  1. d=2*(1 - rtz)
  2. d=3*(1 - rtz)
  3. d=2*(1 - rtz)/2
  4. d=(1 - rtz)/2
Вопрос 11

Если автокорреляционная функция (АКФ) показывает выброс на первом лаге, а частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) экспоненциально затухает, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель …

  1. ARMA(0,2)
  2. ARMA(0,1)
  3. ARMA(1,0)
  4. ARMA(1,1)
Вопрос 12

Если автокорреляционная функция (АКФ) показывает выбросы на первых двух лагах, а частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) экспоненциально затухает, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель …

  1. ARMA(0,2)
  2. ARMA(0,1)
  3. ARMA(1,0)
  4. ARMA(1,1)
Вопрос 13

Если автокорреляционная функция (АКФ) экспоненциально затухает, а частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) показывает выброс на первом лаге, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель …

  1. ARMA(0,2)
  2. ARMA(0,1)
  3. ARMA(1,0)
  4. ARMA(1,1)
Вопрос 14

Если автокорреляционная функция (АКФ) экспоненциально затухает, а частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) показывает выбросы на первых двух лагах, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель …

  1. ARMA(0,2)
  2. ARMA(0,1)
  3. ARMA(1,0)
  4. ARMA(2,0)
Вопрос 15

Если автокорреляционная функция (АКФ) показывает выброс на первом лаге и частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) показывает выброс на первом лаге, то можно предположить, что временной ряд наиболее адекватно опишет модель …

  1. ARMA(0,2)
  2. ARMA(0,1)
  3. ARMA(1,0)
  4. ARMA(1,1)
Вопрос 16

Приведенная модель yt= αyt-1 +εt является моделью …

  1. AR(1)
  2. AR(2)
  3. MA(1)
  4. MA(2)
Вопрос 17

Марковским процессом называют модель вида …

  1. yt= αyt-1 *εt
  2. yt= α1yt-1 + α2yt-2+εt
  3. yt= αyt-1 *εt+0εt-1
  4. yt= αyt-1 +εt
Вопрос 18

Процессом Юла называют модель вида …

  1. yt= α1yt-1 + α2yt-2+εt
  2. yt= α1yt-1 + α2+a2εt-1t
  3. yt= α1yt-1+εt
Вопрос 19

Приведенная модель yt = α1yt-1 + α2yt-2 +εt является моделью …

  1. AR(1)
  2. AR(2)
  3. MA(1)
  4. MA(2)
Вопрос 20

Приведенная модель yt = θεt-1 + εt является моделью …

  1. AR(1)
  2. AR(2)
  3. MA(1)
  4. MA(2)
Вопрос 21

К свойствам стационарного временного ряда относится то, что …

  1. в долгосрочном периоде уровни ряда колеблются около постоянного среднего значения
  2. дисперсия временного ряда зависит от времени
  3. автокорреляционная функция является возрастающей
  4. среднее значение временного ряда возрастает
Вопрос 22

Характерным свойством стационарного временного ряда является то, что …

  1. в долгосрочном периоде уровни ряда группируются около разных средних значений
  2. дисперсия ряда меняется от периода к периоду
  3. автокорреляционная функция почти постоянная и убывает очень медленно
  4. дисперсия ряда постоянна
Вопрос 23

Преобразование, которое необходимо применить к исходному временному ряду с наличием экспоненциального тренда для приведения его к стационарному ряду: …

  1. извлечение квадратного корня
  2. вычисление натурального логарифма
  3. извлечение квадратного корня и вычисление разности первого порядка
  4. извлечение квадратного корня или вычисление натурального логарифма
Вопрос 24

Говоря о временном ряде, элементы которого представляют «белый шум», можно утверждать, что …

  1. дисперсия не равна 0
  2. среднее значение не равно 0
  3. автокорреляция равна 0
  4. автокорреляция не равна 0
Вопрос 25

Разности … порядка необходимо взять для сведения временного ряда к стационарному, если тенденция временного ряда описывается параболической функцией

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 0
Вопрос 26

Чтобы совершить преобразование исходного временного ряда при мультипликативной модели, которое необходимо для получения аддитивной модели, нужно …

  1. взять сезонные разности первого порядка
  2. взять разности первого порядка
  3. взять логарифмы
  4. разделить уровни ряда на среднее значение
Вопрос 27

Для нестационарного временного ряда может быть построена модель …

  1. авторегрессии
  2. скользящего среднего
  3. авторегресии – скользяещего среднего
  4. авторегресии – проинтегрированного скользяещего среднего
Вопрос 28

Чтобы совершить преобразование для сведения временного ряда к стационарному, если тенденция временного ряда описывается полиномом третьей степени, нужно …

  1. взять логарифмы по основанию 3 от исходных значений ряда
  2. взять разности третьего порядка
  3. возвести все значения ряда в 3 степень
  4. разделить все значения ряда на 3