Значение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между
(*ответ*) исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
исходными уровнями и уровнями второго временного ряда
двумя временными рядами
исходными уровнями и уровнями другого ряда, сдвинутыми на 2 момента времени
Значение коэффициента автокорреляции рассчитывается по аналогии с
(*ответ*) линейным коэффициентом корреляции
нелинейным коэффициентом корреляции
линейным коэффициентом детерминации
линейным коэффициентом регрессии
Значения коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9. Следовательно
(*ответ*) линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
линейная связь между последующим и предыдущим уровнями не тесная
нелинейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
линейная связь между временными рядами двух экономических показателей тесная
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
(*ответ*) 13
0
1
-1
Коррелограммой называется _ функции
(*ответ*) графическое отображение автокорреляционной
аналитическое выражение для автокорреляционной
графическое отображение регрессионной
процесс экспериментального нахождения значений автокорреляционной
Критерий восходящих и нисходящих серий предназначен для проверки гипотезы о
(*ответ*) неизменности среднего значения неслучайной составляющей, зависящей от времени
наличии сезонной составляющей
наличии циклической составляющей
наличии случайной составляющей
Критерий серий, основанный на медиане, предназначен для проверки гипотезы о
(*ответ*) неизменности среднего значения неслучайной составляющей, зависящей от времени
наличии сезонной составляющей
наличии циклической составляющей
наличии случайной составляющей
Метод Койка применяют в моделях
(*ответ*) с распределенными лагами
линейной регрессии
нелинейной регрессии
с фиктивными переменными
Моделирование тенденции осуществляется на основе построения уравнения регрессии зависимости _ от времени
(*ответ*) уровня ряда
трендовой компоненты
сезонной компоненты
случайной
Модель временного ряда не предполагает
(*ответ*) учет временных характеристик
рассмотрение значений экономического показателя в привязке ко времени
последовательность моментов (периодов) времени, в течение которых рассматривается поведение экономического показателя
зависимость значений экономического показателя от времени
Модель временного ряда не предполагает
(*ответ*) независимость значений экономического показателя от времени
учет временных характеристик
последовательность моментов (периодов) времени, в течении которых рассматривается поведение экономического показателя
зависимость значений экономического показателя от времени
Модель временного ряда предполагает
(*ответ*) зависимость значений экономического показателя от времени
отсутствие последовательности моментов (периодов) времени, в течение которых рассматривается поведение экономического показателя
пренебрежение временными характеристиками ряда
независимость значений экономического показателя от времени
Модель гиперинфляции Кейгана относится к модели
(*ответ*) адаптивных ожиданий
частичной корректировки
Бокса-Дженкинса
Алмон