Дана автокорреляционная функция временного ряда

Верным будет утверждение, что ряд …имеет выраженную сезонную компоненту с лагом 4

3. Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность коэффициентов автокорреляции …

первого, второго, третьего и последующих порядков

4. Значение коэффициента автокорреляции второго порядка равно (-0, 6), следовательно, ряд содержит … тенденцию

5. Автокорреляцией уровней ряда называется корреляционная зависимость между … последовательными уровнями ряда

1. Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для аддитивной модели временного ряда для уровня y₃ получено уравнение тренда T = 3, 14 + 2, 07t. Известны значения компонент: S₃ = 1, 6; E₃ = –0, 3. Тогда значение уровня временного ряда y₃ будет равно …10, 65

2. Уровень временного ряда (y_t) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция), S (циклические и/или сезонные колебания), Е (случайные факторы). Для мультипликативной модели временного ряда, содержащего периодические колебания в 4 момента, получены значения сезонных компонент: S₁ = 2, 087; S₂= 0, 632; S₃ = 0, 931; S₄ = 3, 256. Известны значения компонент: T₅ = 20, 6 и E₅ = 0, 4. Рассчитайте значение уровня временного ряда y₅.17, 2

3. Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: , , . равна … 1

4. Для мультипликативной модели временного ряда Y = T · S · E сумма скорректированных сезонных компонент равна … лагу

1. Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y … нестационарным

2. Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y … стационарный

3. Известно, что временной ряд Y характеризуется устойчивой тенденцией, то есть его среднее значение меняется. Значит, ряд Y, скорее всего, является … нестационарным

4. Для временного ряда известны характеристики: – среднее и – дисперсия. Если временной ряд является стационарным, то …

1. Левая часть системы эконометрических уравнений представлена совокупностью _________ переменных.зависимых

2. Модель равенства спроса и предложения, где предложение и спрос являются линейными функциями цены p, состоит из уравнений …

3. Системой эконометрических уравнений не является система линейных _____ уравнений.

нормальных

стандартизованных

2. Изучаются модели зависимости спроса и предложения от цены p и прочих факторов. Установите соответствие между видом и классом эконометрических уравнений.

независимые(1)

одноврем(2)

рекурс(3)

система независимых уравнений

система одновременных уравнений

система рекурсивных уравнений

Установите соответствие между видом и классом эконометрических уравнений.

незав(1)

рекурс(2)

одноврем(3)

система независимых уравнений

система рекурсивных уравнений

система одновременных уравнений

4. Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений:

(1)

(2)

система одновременных уравнений с лаговыми переменными

система независимых уравнений

2. Дана структурная форма модели системы одновременных уравнений:

Установите соответствие между обозначением и его наименованием:

(1) -ошибка модели

(2) -лаговая

(3) -эндоген

Система независимых эконометрических уравнений может быть идентифицирована с помощью обычного метода наименьших квадратов. Определите последовательность этапов алгоритма оценки параметров для такой модели.

1.оценка возможности идентификации модели как системы независимых уравнений

2.построение общего вида системы нормальных уравнений для каждого уравнения системы и расчет необходимых значений сумм

3.решение системы нормальных уравнений для каждого уравнения системы

4.подстановка найденных значений оценок параметров в уравнения системы

3. Дана система одновременных эконометрических уравнений:

Система является точно идентифицируемой. Определите последовательность этапов алгоритма оценки ее параметров.

1.преобразование структурной формы модели в приведенную форму вида

2.оценивание параметров приведенной формы модели (приведенных коэффициентов) для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются

3.трансформация коэффициентов приведенной формы модели в параметры структурной формы модели и

4.подстановка найденных значений коэффициентов в структурную форму системы эконометрических уравнений

5. При проверке счетного правила выяснилось, что для всех уравнений системы одновременных уравнений выполняется необходимое условие идентификации и все уравнения по счетному правилу точно идентифицируемы. Чтобы получить структурные коэффициенты системы, действия нужно выполнить в следующем порядке:

1.для каждого уравнения проверить условие неравенства нулю определителя матрицы коэффициентов, присутствующих в других уравнениях, но отсутствующих в данном уравнении

2.преобразовать структурную форму модели в приведенную форму модели

3.для каждого уравнения приведенной формы модели обычным методом наименьших квадратов оценить приведенные коэффициенты

4.коэффициенты приведенной формы модели преобразовать в параметры структурной модели

6. При проверке счетного правила выяснилось, что для всех уравнений системы одновременных уравнений выполняется необходимое условие идентификации и все уравнения по счетному правилу сверхидентифицируемы. Чтобы получить структурные коэффициенты системы, действия нужно выполнить в следующем порядке:

2.преобразовать структурную форму модели в приведенную форму модели

4.на основе коэффициентов приведенной формы модели получить теоретические значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части сверхидентифицированных уравнений

5 применить обычный метод наименьших квадратов, подставив вместо фактических значений эндогенных переменных, стоящих в правой части уравнения, рассчитанные теоретические значения, и получить структурные коэффициенты модели

1. По 72 банкам построено уравнение зависимости размеров кредитов, выданных предприятиям и организациям, в млн. руб. (y) от собственного капитала, млн руб. (x): y = 710, 967 + 3, 057 ∙ x. Исходные данные упорядочены по убыванию величины собственного капитала. По величинам остатков рассчитан коэффициент автокорреляции первого порядка, равный -0, 45539. На рисунке представлен график остатков.

Проанализировав график остатков, можно сделать вывод о том, что …

нарушена предпосылка о гомоскедастичности остатков

⇐ Предыдущая 123 Следующая ⇒