Список вопросов базы знаний

Коэффициент Тейла служит критерием

Коэффициент Тейла является более точным показателем, чем

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 авторегрессии 1-го порядка описывается выражением

Модель авторегрессии 2-го порядка описывается выражением

Модель АРПСС(0,0,2) описывается соотношением

Модель АРПСС(1,1,1) описывается соотношением

Модель Бокса - Дженкинса - это модель

Модель гиперинфляции Кейгана описывается соотношением

Модель Кейгана - модель, описывающая гиперинфляцию с помощью модели

Модель Линтнера основывается на предположении, что желаемый объем дивидендов

Модель скользящего среднего СС(q) описывается соотношением

Модель СС(1) описывается соотношением

Модель СС(1) стационарна при

Модель СС(2) 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

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

Сглаженное значение вычисляется по формуле

Сглаживание временного ряда означает устранение

Спектральная плотность марковского процесса равна

Спектральная плотность временного ряда определяется через

Спектральная плотность может принимать ___ значения

Спектральная плотность связана с интенсивностью согласно формуле

СС(1)-процесс обратим при

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

Условие стационарности временного ряда для модели АР(2) 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