Экономика

01 Если дисперсия временного ряда равна , то дисперсия величины равна: → 02 Коэффициент Тейла является более точным показателем, чем → 03 Если математическое ожидание и дисперсия случайной величины временного ряда не зависят от времени, то такой ряд будет: → 04 Лаговая структура Койка описывает простую экономическую ситуацию, когда влияние на с увеличением → 05 Если неслучайная составляющая описывается полиномом степени , то в методе МНК возникает __________________ уравнений. → 06 Лаговая структура Ш. Алмон применяется, когда влияние на __________________ с увеличением . → 07 Если неслучайная составляющая временного ряда имеет вид полинома 3-й степени, то равно: → 08 Линия регрессии __________________ через точку . → 09 Если неслучайная составляющая временного ряда имеет линейный вид , то равно: → 10 Метод наименьших квадратов для модели парной регрессии заключается в выборе таких коэффициентов a и b, которые обеспечивают наименьшее значение выражения → 11 Если неслучайная составляющая временного ряда имеет линейный вид , то равно: → 12 Модель авторегрессии 1-го порядка описывается выражением → 13 Если общий линейный процесс описывается классической линейной моделью множественной регрессии, то он имеет вид → 14 Модель авторегрессии 2-го порядка описывается выражением → 15 Если случайная величина принимает значения Х1…, Хn с вероятностями Р1…, Рn соответственно, то математическое ожидание случайной величины — … → 16 Модель АРПСС (0, 0, 2) описывается соотношением → 17 Если считать, что белый шум генерирует случайные остатки, то общий линейный процесс имеет вид → 18 Модель АРПСС (1, 1, 1) описывается соотношением → 19 Идентификация модели СС (1) сводится к решению уравнения → 20 Модель гиперинфляции Кейгана описывается соотношением → 21 Когда делается предсказание на момент времени , предполагается, что известна величина → 22 Если , то коэффициент Тейла равен: → 23 Коэффициент R2 вычисляется по формуле: R2 = … → 24 Если аддитивная структурная схема влияния четырех факторов описывается формулой , где , то это означает, отсутствуют __________________ факторы. → 25 Коэффициент автокорреляции случайных остатков в модели АР (1) равен: → 26 Если в методе последовательных разностей , а , то неслучайная составляющая аппроксимируется полиномом степени → 27 Коэффициент автокорреляции определяется соотношением: → 28 Если в ряде содержится скрытая гармоника частоты , то в нем присутствуют также периодические члены с частотой → 29 Коэффициент автокорреляции члена ряда с самим собой равен: → 30 Если временной ряд является стационарным в узком смысле, то … → 31 Коэффициент детерминации R2 изменяется в пределах → 32 Для конечного процесса авторегрессии порядка величина может быть представлена как __________________ сумма предшествующих . → 33 Для конечного процесса авторегрессии порядка величина e может быть представлена как __________________ сумма предшествующих . → 34 В методе выделения неслучайной составляющей (МНК) необходимо, чтобы величина __________________ была минимальной. → 35 Для модели АР (1) справедливо соотношение → 36 В модели АР (2) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна: → 37 Для оценки в моделях авторегрессии используется формула → 38 В модели Линтнера реальный объем дивидендов подвергается корректировке: → 39 Для парной регрессии F-статистика рассчитывается по формуле → 40 В модели СС (1) автокорреляционная функция при равна: → 41 Для ранжированного временного ряда медиана равна: → 42 В модели СС (1) спектральная плотность равна: → 43 Для ранжированного временного ряда медиана равна: → 44 В модели СС (2) автокорреляционная функция при равна: → 45 Для стационарного ряда выборочная дисперсия равна: → 46 В основе модели Ш. Алмон лежит предположение о том, что если зависит от текущих и лаговых значений , то веса в этой зависимости подчиняются… → 47 Для стационарного ряда выборочное среднее равно: → 48 Временной ряд называется нестационарным однородным, если … → 49 Для стационарных временных рядов при величина → 50 Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчете наблюдений y в новые → 51 Если обозначает белый шум, и , то величина равна: → 52 Выборочная дисперсия рассчитывается по формуле: → 53 Выборочная ковариация рассчитывается по формуле: → 54 Дисперсия случайных остатков в модели АР (1) равна → 55 Для белого шума справедливо соотношение → 56 Для весовых коэффициентов в методе скользящего среднего справедлива формула → 57 В критерии серий, основанном на медиане, проверяется гипотеза: → 58 В лаговой структуре Койка веса равны __________________, где . → 59 __________________ описывают размер влияния на . → 60 T-статистика для коэффициента корреляции r определяется как: →