А) линейным коэффициентом корреляции

б) линейным коэффициентом детерминации.

в) нелинейным коэффициентом корреляции.

г) линейным коэффициентом регрессии.

 

196) Авторегрессионная модель -го порядка (или модель ) имеет вид:

а)                    б)

в)                         г)

 

197) Модель скользящей средней q -го порядка (или модель MA(q)) имеет вид:

а)                б)

в)                              г)

 

198) Авторегрессионная модель скользящей средней порядков p и q соответственно (или модель ARMA(p, q)) имеет вид:

а)                                           б)

в)

г)   

 

199) По авторегрессионной модели скользящей средней, как правило, можно получить

а) прогноз, эффективный в краткосрочной перспективе;

б) долгосрочный прогноз.

 

200) Марковским случайным процессом называется модель

а) AR(1);              б) MA(1);        в) ARMA(1,1);               г) AR(2).

 

201) Рассмотрим модель  Условие устойчивости этой модели:

а)                     б)      в)                           г)

 

202) Модель с распределенными лагами DL(p) имеет вид:

а)

б)

в)

г)    

 

203) Авторегрессионная модель с распределенными лагами ADL(p,q) имеет вид:

а)     

б)

в)               г)