Анализ временных рядов

90. Под изменением, определяющим общее направление развития, основную тенденцию временного ряда, понимается …

qqqqqq. Тренд

rrrrrr.Сезонная компонента

ssssss.Циклическая компонента

tttttt. Случайная компонента

91. Ответ: а

92. Регулярными компонентами временного ряда являются

uuuuuu. Тренд

vvvvvv. Сезонная компонента

wwwwww. Циклическая компонента

xxxxxx. Случайная компонента

93. Ответ: а,b,c

94. Если период циклических колебаний уровней временного ряда не превышает одного года, то их называют …

yyyyyy. Годичными

zzzzzz.Конъюнктурными

aaaaaaa. Сезонными

bbbbbbb. Многолетними

95. Ответ: с

96. Пусть Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Аддитивная модель временного ряда имеет вид …

ccccccc. Yt=Tt+St+Et

ddddddd. Yt=Tt∙St+Et

eeeeeee. Yt=Tt+St∙Et

fffffff. Yt=Tt∙St∙Et

97. Ответ: a

98. Пусть Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Мультипликативная модель временного ряда имеет вид …

ggggggg. Yt=Tt+St+Et

hhhhhhh. Yt=Tt∙St+Et

iiiiiii. Yt=Tt+St∙Et

jjjjjjj. Yt=Tt∙St∙Et

99. Ответ: d

100. Построена аддитивная модель временного ряда, где Yt – временной ряд, Tt – трендовая компонента, St – сезонная компонента, Et – случайная компонента. Если Yt=15, то правильно найдены значения компонент ряда …

kkkkkkk. Tt=8, St=5, Et=0

lllllll. Tt=8, St=5, Et=2

mmmmmmm. Tt=15, St=5, Et=0

nnnnnnn. Tt=15, St=-5, Et=2

101. Ответ: b

102. Определить наличие тренда во временном ряду можно …

ooooooo. По графику временного ряда

ppppppp. По объему временного ряда

qqqqqqq. По отсутствию случайной компоненты

rrrrrrr. С помощью статистической проверки гипотезы о существовании тренда

103. Ответ: а,d

104. Определить наличие циклических (сезонных) колебаний во временном ряду можно …

sssssss. В результате анализа автокорреляционной функции

ttttttt. По графику временного ряда

uuuuuuu. По объему временного ряда

vvvvvvv. С помощью критерия Фостера-Стюарта

105. Ответ: a,b

106. Пусть Yt – временной ряд с квартальными наблюдениями, St – аддитивная сезонная компонента. Оценки сезонной компоненты для первого, второго и четвертого кварталов соответственно равны S1=5, S2=-1, S4=2. Оценка сезонной компоненты для третьего квартала равна …

Ответ: 6

107. В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой трехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …

108. Ответ: 5

109. В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой четырехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …

110. Ответ: 5

111. Для описания тенденции временного ряда используется кривая роста с насыщением …

wwwwwww. y=a+b1t+b2t2

xxxxxxx. y=a+b1t+b2t2+b3t3

yyyyyyy. y=a∙bt, b>1

zzzzzzz. y=k+a∙bt, a<0, b<1

Ответ: d

112. Коэффициент автокорреляции первого порядка

aaaaaaaa. Коэффициент частной корреляции между соседними уровнями временного ряда

bbbbbbbb. Линейный коэффициент парной корреляции между произвольными уровнями временного ряда

cccccccc. Линейный коэффициент парной корреляции между соседними уровнями временного ряда

dddddddd. Линейный коэффициент парной корреляции между уровнем временного ряда и его номером

113. Ответ: с

114. Автокорреляционная функция …

eeeeeeee. Зависимость коэффициента автокорреляции от первых разностей уровней временного ряда

ffffffff. Зависимость уровня временного ряда от коэффициента корреляции с его номером

gggggggg. Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их порядка

hhhhhhhh. Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их значений

Ответ: с

115. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции 4 порядка, то временной ряд имеет

iiiiiiii. линейный тренд

jjjjjjjj. случайную компоненту

kkkkkkkk. тренд в виде полинома 4 порядка

llllllll. циклические колебания с периодом 4

116. Ответ: d

117. Известны значения коэффициентов автокорреляции r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Укажите верные утверждения…

mmmmmmmm. Временной ряд содержит линейный тренд

nnnnnnnn. Временной ряд содержит тренд в виде полинома 4 порядка

oooooooo. Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2

pppppppp. Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4

Ответ: a,d

118. Известны значения коэффициентов автокорреляции r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Можно сделать вывод…

qqqqqqqq. Временной ряд содержит линейный тренд

rrrrrrrr. Временной ряд является случайным

ssssssss. Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2

tttttttt. Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4

Ответ: с

119. Модель временного ряда считается адекватной, если значения остатков …

uuuuuuuu. имеют нулевое математическое ожидание

vvvvvvvv. значение фактическое значение F-критерия меньше табличного

wwwwwwww. подчиняются нормальному закону распределения

xxxxxxxx. подчиняются равномерному закону распределения

yyyyyyyy. положительны

zzzzzzzz. являются случайными и независимыми

120. Ответ: a,с,f

121. Независимость остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью

aaaaaaaaa. Критерия Дарбина-Уотсона

bbbbbbbbb. Критерия Пирсона

ccccccccc. Критерия Фишера

ddddddddd. Анализа автокорреляционной функции остатков

Ответ: a,d

122. Случайность остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью

eeeeeeeee. Анализа автокорреляционной функции остатков

fffffffff. Критерия Пирсона

ggggggggg. Проверки гипотезы о наличии тренда

hhhhhhhhh. Расчета асимметрии и эксцесса

Ответ: a,с

123. Для экспоненциального сглаживания используется формула

iiiiiiiii. St=αyt+1-αyt-1

jjjjjjjjj. St=αyt+1-αSt-1

kkkkkkkkk. yt=k+a∙bt, a<0, b<1

lllllllll. Yt=Tt+St+Et

124. Ответ: b

125. Постоянная сглаживания α в модели экспоненциального сглаживания St=αyt+1-αSt-1 принимает значения

mmmmmmmmm. 0,2 или 0,3

nnnnnnnnn. от 0,7 до 0,9

ooooooooo. [0;1]

ppppppppp. произвольные

126. Ответ: с

127. Выбор оптимального значения постоянной сглаживания α в модели экспоненциального сглаживания St=αyt+1-αSt-1 осуществляется

qqqqqqqqq. Всегда используется значение α=0,3

rrrrrrrrr. Всегда используется значение α=0,7

sssssssss. Оптимальным считается такое значение α, при котором получена наименьшая дисперсия ошибки

ttttttttt. Оптимальным считается такое значение α, при котором получена наибольшая дисперсия ошибки

128. Ответ: с

129. Параметр адаптации α=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. Значение S6, полученное в результате экспоненциального сглаживания временного ряда по формуле St=αyt+1-αSt-1, равно…

Ответ: 6,72

130. Временной ряд содержит тренд и для его сглаживания используется модель Хольта: St=αyt+1-α(St-1-mt-1), mt=γSt-St-1+1-γmt-1. Если α=γ=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. Значение m5 равно …

Ответ: 1,25

Наши рекомендации