Все вопросы к тесту (html) Эконометрика

___ описывают размер влияния на

Автоковариация определяется соотношением

Автоковариация члена ряда с самим собой равна

Автокорреляционная функция принимает значения в пределах

Аналитические методы выделения неслучайной составляющей основаны на допущении, что

В критерии восходящих и нисходящих серий временному ряду 6, 2, 4, 6, 4 соответствует последовательность

В критерии восходящих и нисходящих серий проверяется гипотеза

В критерии восходящих и нисходящих серий, длина самой длинной серии временного ряда 1, 5, 4, 1, 6 равна

В критерии восходящих и нисходящих серий, общее число серий временного ряда 5, 7, 6, 4, 3, 1 равно

В критерии серий, основанном на медиане, временному ряду 2, 5, 4, 6, 3 соответствует последовательность

В критерии серий, основанном на медиане, общее число серий временного ряда 1, 3, 5, 4, 2 равно

В критерии серий, основанном на медиане, проверяется гипотеза

В критерии серий, основанном на медиане, протяженность самой длинной серии временного ряда 5, 1, 4, 2 равна

В лаговой структуре Койка веса равны ___ , где

В лаговой структуре Койка надо оценить только

В методе выделения неслучайной составляющей (МНК) необходимо, чтобы величина ___ была минимальной

В методе скользящего среднего веса определяется с помощью ___

В модели АР(1) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна

В модели АР(2) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна

В модели Линтнера реальный объем дивидендов подвергается корректировке

В модели СС(1) автокорреляционная функция при равна

В модели СС(1) спектральная плотность равна

В модели СС(2) автокорреляционная функция при равна

В основе модели Ш. Алмон лежит предположение о том, что если зависит от текущих и лаговых значений , то веса в этой зависимости подчиняются ___ распределению

В процессе формирования значений всякого временного ряда всегда участвуют ___ факторы

Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего

Временной ряд называется нестационарным однородным, если

Дисперсия случайных остатков в модели АР(1) равна

Для белого шума справедливо соотношение

Для весовых коэффициентов в методе скользящего среднего справедлива формула

Для выполнения теста Чоу используется распределение

Для идентификации АР и СС моделей сначала делают оценки

Для конечного процесса авторегрессии порядка величина e может быть представлена как ___ сумма предшествующих

Для конечного процесса авторегрессии порядка величина может быть представлена как ___ сумма предшествующих

Для модели АР(1) справедливо соотношение

Для оценки в моделях авторегрессии используется формула

Для ранжированного временного ряда медиана равна

Для стационарного ряда выборочная дисперсия равна

Для стационарного ряда выборочное среднее равно

Для стационарных временных рядов при величина

Если , то коэффициент Тейла равен

Если аддитивная структурная схема влияния четырех факторов описывается формулой , где , то это означает, отсутствуют___факторы

Если в методе последовательных разностей , а , то неслучайная составляющая аппроксимируется полиномом степени

Если в ряде содержится скрытая гармоника частоты , то в нем присутствуют также периодические члены с частотой

Если временной ряд является стационарным в узком смысле, то

Если дисперсия временного ряда равна , то дисперсия величины равна

Если коэффициент Тейла равен нулю, то

Если математическое ожидание и дисперсия случайной величины временного ряда не зависят от времени, то такой ряд будет

Если неслучайная составляющая временного ряда имеет вид полинома 3-й степени, то равно

Если неслучайная составляющая временного ряда имеет линейный вид , то равно

Если неслучайная составляющая описывается полиномом степени , то в методе МНК возникает ___ уравнений

Если обозначает белый шум, и , то величина равна

Если общий линейный процесс описывается классической линейной моделью множественной регрессии, то он имеет вид

Если считать, что белый шум генерирует случайные остатки, то общий линейный процесс имеет вид

Если элементы набора данных не являются одинаково распределенными, то речь идет о

Если элементы набора данных не являются статистически независимыми, то речь идет о

Зависимость объемов введенных основных фондов от капитальных вложений описывается

Идентификация модели СС(1) сводится к решению уравнения

Идентификация модели СС(2) сводится к решению системы двух ___ уравнений

Исследование соотношения между спросом на реальные денежные остатки и ожидаемым изменением уровня цен описывается моделью

Когда делается предсказание на момент времени , предполагается, что известна величина

Коэффициент Тейла лежит в пределах

Коэффициент Тейла основан на расчете

Коэффициент Тейла служит критерием

Коэффициент Тейла является более точным показателем, чем

Коэффициент автокорреляции определяется соотношением:

Коэффициент автокорреляции случайных остатков в модели АР(1) равен

Коэффициент автокорреляции члена ряда с самим собой равен

Критерий восходящих и нисходящих серий позволяет

Критерий серий, основанный на медиане, позволяет

Лаговая структура Койка описывает простую экономическую ситуацию, когда влияние на с увеличением

Лаговая структура Ш. Алмон применяется, когда влияние на ___ с увеличением

Марковский процесс описывается моделью

Метод скользящего среднего относятся к ___ методам выделения неслучайной составляющей

Модель АРПСС(0,0,2) описывается соотношением

Модель АРПСС(1,1,1) описывается соотношением

Модель Бокса - Дженкинса - это модель

Модель Кейгана - модель, описывающая гиперинфляцию с помощью модели

Модель Линтнера основывается на предположении, что желаемый объем дивидендов

Модель СС(1) описывается соотношением

Модель СС(1) стационарна при

Модель СС(2) описывается соотношением

Модель авторегрессии 1-го порядка описывается выражением

Модель авторегрессии 2-го порядка описывается выражением

Модель гиперинфляции Кейгана описывается соотношением

Модель скользящего среднего СС(q) описывается соотношением

На больших временах ___факторы описываются монотонной функцией

На больших временах процесс формирования значений временного ряда находится под воздействием ___ факторов

Неслучайная составляющая аппроксимируется полиномом степени p, если функция

О наличии данной частоты в спектре временного ряда свидетельствует ___ спектральной плотности

Обычно прогнозы, получаемые с помощью моделей Бокса - Дженкинса, оказываются на практике ___ прогнозов, построенных по макроэкономическим моделям

Относительная ошибка прогноза определяется как

Оценка параметров в лаговой структуре Койка делается

Подбор порядка аппроксимирующего полинома производится при помощи

Порядок модели Бокса - Дженкинса подбирается c помощью анализа поведения функции

Последовательная разность 3-го порядка имеет вид

При рассмотрении спектральной плотности ограничиваются значениями ω, лежащими в пределах

Процесс АР(2) имеет автокорреляционную функцию, которая

Процесс СС(2) имеет автокорреляционную функцию, которая

Процесс Юла описывается моделью

Процесс смешанного типа имеет вид

Пусть имеется матрица исходных статистических данных Одномерным временным рядом будет ряд значений ___ матрицы и.с.д. в последовательные моменты времени

Регрессионные модели с распределенными лагами описываются соотношением

Ряд , сгенерированный моделью СС(1), может быть представлен также в виде модели авторегрессии ___ порядка

СС(1)-процесс обратим при

СС(2)-процесс обратим лишь при условии, что корни его характеристического уравнения лежат

Сглаженное значение вычисляется по формуле

Сглаживание временного ряда означает устранение

Спектральная плотность временного ряда определяется через

Спектральная плотность марковского процесса равна

Спектральная плотность может принимать ___ значения

Спектральная плотность связана с интенсивностью согласно формуле

Условие стационарности временного ряда для модели АР(2) имеет вид

Условие стационарности ряда случайных остатков в модели АР(1) имеет вид

Функция спектральной плотности позволяет установить

Целевая переменная в модели частичного приспособления имеет вид

Частная автокорреляционная функция первого порядка определяется по формуле

Частная автокорреляция 1-го порядка - это корреляция между членами временного ряда и , при условии, что

«Белым шумом» называется ___ процесс

Автокорреляционной функцией временного ряда называется

В левой части системы взаимозависимых переменных, как правило, находится

В левой части системы независимых уравнений находится

В общем случае каждый уровень временного ряда формируется под воздействием

В приведенной форме модели в правой части уравнений находятся

В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как ___ уравнений и количества независимых факторов

В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено

Временной ряд - это совокупность значений экономического показателя

Временной ряд называется стационарным, если он является реализацией ___ процесса

Временной ряд характеризует

Выделяют три класса систем эконометрических уравнений

Двухшаговый метод наименьших квадратов предполагает ___ использование обычного МНК

Двухшаговый метод наименьших квадратов применим для решения

Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров

Для моделирования сложных экономических систем целесообразно использовать

Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют ___ метод наименьших квадратов

Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит только

Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции третьего порядка, то исследуемый ряд содержит

Если факторы входят в модель как произведение, то модель называется

Если факторы входят в модель как сумма, то модель называется

Значение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между

Значение коэффициента автокорреляции рассчитывается по аналогии с

Значения коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9. Следовательно

Известны значения аддитивной модели временного ряда: Yt - значение уровня ряда, Yt = 30, Т- - значение тренда, Т+15, Е- значение случайной компоненты случайных факторов Е=2. Определите значение сезонной компоненты S

Изолированное уравнение множественной регрессии может быть использовано для моделирования взаимосвязи экономических показателей, если

К ошибкам спецификации относится

Коррелограммой называется ___ функции

Косвенный метод наименьших квадратов требует

Моделирование тенденции осуществляется на основе построения уравнения регрессии зависимости

Модель временного ряда не предполагает

Модель временного ряда предполагает

Модель идентифицируема, если число параметров структурной формы модели

Может ли ряд содержать только одну из компонент?

Мультипликативная модель содержит исследуемые факторы в виде

На первом этапе применения косвенного метода наименьших квадратов

Основной задачей моделирования временных рядов является

Основной задачей построения систем эконометрических уравнений является описание

Основным преимуществом использования систем эконометрических уравнений является

Отсутствие автокорреляции в остатках предполагает, что значения ___ не зависят друг от друга

Параметры уравнения тренда определяются ___ методом наименьших квадратов

Первопричиной использования систем эконометрических уравнений является то, что

Под идентификационной моделью подразумевается

Под лагом подразумевается число

Под стационарным процессом можно понимать

Построена аддитивная модель временного ряда, где Yt - значение уровня ряда, Yt = 10, T - значение тренда, S - значение сезонной компоненты, E - значений случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда.

При изучении взаимодействия спроса и предложения целесообразно использовать

При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать

При оценке параметров приведенной формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм

При оценке параметров систем одновременных уравнений не производят

При построении модели временного ряда проводится расчет

При построении систем независимых уравнений набор факторов в каждом уравнении определяется числом факторов, оказывающих ___ на моделируемый показатель

При построении системы эконометрических уравнений необходимо учитывать

Приведенная форма модели получена из ___формы модели

Приведенная форма модели представляет собой систему ___ функций эндогенных переменных от экзогенных

Приведенная форма модели является результатом преобразования

Проверка является ли временной ряд «белым шумом» осуществляется с помощью

Система взаимозависимых уравнений в ее классическом виде называется также системой ___ уравнений

Система независимых уравнений предполагает

Система рекурсивных уравнений включает в каждое

Система эконометрических уравнений не используется при моделировании

Система эконометрических уравнений предполагает наличие ___ независимых признаков

Система эконометрических уравнений представляет систему

Системы эконометрических уравнений классифицируются по

Стационарность временного ряда не подразумевает отсутствие

Стационарность временного ряда означает отсутствие

Стационарность характерна для временного ряда

Стохастическим процессом называется

Структурной формой модели называется система ___ уравнений

Структурными коэффициентами модели называются коэффициенты ___ в структурной форме модели

Структуру временного ряда можно выявить с помощью коэффициента ___ уровней ряда

Уровнем временного ряда является

Циклические колебания связаны с

Экзогенными переменными не являются

Экзогенными переменными являются

Экономические временные ряды, представляющие собой данные наблюдений за ряд лет, как правило, являются ___ временными рядами

Эндогенными переменными не являются:

Эндогенными переменными являются