Тестовые задания. Выберите правильные ответы из предложенных вариантов

Выберите правильные ответы из предложенных вариантов:

1. Сезонная компонента временного ряда – это:

а) компонента, описывающая долговременную тенденцию изменения;

б) компонента, определяющая периодические колебания экономических процессов в течение длительных периодов;

в) компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень значительного периода;

г) компонента, отражающая влияние на уровни ряда случайных факторов.

2. Тренд временного ряда – это:

а) компонента, описывающая долговременную тенденцию изменения;

б) компонента, определяющая периодические колебания экономических процессов в течение длительных периодов;

в) компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень значительного периода;

г) компонента, отражающая влияние на уровни ряда случайных факторов.

3. Циклическая компонента временного ряда – это:

а) компонента, описывающая долговременную тенденцию изменения;

б) компонента, определяющая периодические колебания экономических процессов в течение длительных периодов;

в) компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень значительного периода;

г) компонента, отражающая влияние на уровни ряда случайных факторов.

4. Аддитивная модель временного ряда имеет вид:

а) y_t = f (T, S, C, );

б) y_t = T (t) + S (t) + C (t) + (t);

в) y_t = T (t) S (t) C (t) (t);

г) y_t = T (t) S (t) + C (t) (t).

5. Мультипликативная модель временного ряда имеет вид:

а) y_t = f (T, S, C, );

б) y_t = T (t) + S (t) + C (t) + (t);

в) y_t = T (t) S (t) C (t) (t);

г) y_t = T (t) S (t) + C (t) (t).

6. К основным задачам эконометрического исследования отдельного временного ряда относится:

а) задача выделения и количественного выражения закономерных компонент;

б) задача анализа случайной составляющей;

в) задача прогнозирования будущих уровней временного ряда;

г) задача параметризации модели;

д) задача спецификации временного ряда.

7. Для выявления структуры временного ряда используется:

а) тест Дарбина-Уотсона;

б) автокорреляционная функция;

в) корреляционная матрица.

8. Полиномиальный тренд имеет вид:

а) ;

б) ;

в) ;

г) .

9. Для выявления периодической компоненты во временном ряду используется:

а) тест Дарбина-Уотсона;

б) автокорреляционная функция;

в) тест Чоу;

г) корреляционная матрица.

10. На стадии спецификации тренда временного ряда чаще других используется:

а) графический метод;

б) экспериментальный метод;

в) аналитический метод;

г) метод наименьших квадратов.

11. Для моделирования сезонных колебаний могут быть использованы:

а) лаговые переменные;

б) факторные переменные;

в) фиктивные переменные;

г) эндогенные переменные.

12. В случае описания поквартальной сезонности количество используемых фиктивных переменных равно:

а) 2; б) 3; в) 4; г) 5.

13. Аддитивная модель временного ряда строится, если:

а) значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов;

б) амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается;

в) отсутствует линейная тенденция.

14. Мультипликативная модель временного ряда строится, если:

а) значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов;

б) амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается;

в) отсутствует линейная тенденция.

15. На основе поквартальных данных построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 7 – I квартал, 9 – II квартал и –11 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал равно:

а) 5; б) –4; в) –5.

16. На основе поквартальных данных построена мультипликативная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны: 0,8 – I квартал, 1,2 – II квартал и 1,3 – III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал равно:

а) 0,7; б) 1,7; в) 0,9.

17. Критерий Дарбина-Уотсона применяется для:

а) определения автокорреляции в остатках;

б) определения наличия сезонных колебаний;

в) для оценки существенности построенной модели.

18. В стационарном временном ряде трендовая компонента:

а) имеет линейную зависимость от времени;

б) отсутствует;

в) имеет нелинейную зависимость от времени;

г) присутствует.

19. Известны значения мультипликативной модели временного ряда: – значение уровня ряда, – значение тренда, – значение сезонной компоненты. Определите значение случайной компоненты:

а) ; б) ; в) ; г) .

20. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого

порядка, то исследуемый ряд содержит:

а) только тенденцию;

б) циклические колебания с периодичностью в один момент времени;

в) сильную нелинейную тенденцию;

г) случайную компоненту.

21. Коррелограммой называется:

а) график автокорреляционной функции;

б) аналитическое выражение автокорреляционной функции;

в) график временного ряда;

г) процесс нахождения значений автокорреляционной функции.

22. Известны значения аддитивной модели временного ряда: – значение уровня ряда, – значение тренда, – значение случайной компоненты. Определите значение сезонной компоненты:

а) ; б) ; в) ; г) .

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

а) сезонные колебания с периодичностью в три момента времени;

б) линейный тренд, проявляющийся в каждом третьем уровне ряда;

в) случайную величину, влияющую на каждый третий уровень ряда;

г) нелинейную тенденцию в виде полинома третьего порядка.

24. Уровнем временного ряда является:

а) значение временного ряда в конкретный момент (период) времени;

б) среднее значение временного ряда;

в) совокупность значений временного ряда;

г) значение конкретного момента (периода) времени.