🌞Анализ временных рядов / Темы 1-12 / Сборник правильных ответов на отлично!
Ответы к экзамену: Анализ временных рядов вариант Темы 1-12
Новинка
Описание
🌞Анализ временных рядов / Темы 1-12 / Сборник правильных ответов на отлично!
Тема 1. Базовые понятия временных рядов
Тема 2. Статистические характеристики временных рядов
Тема 3. Стационарные временные ряды: модель авторегрессии (AR)
Тема 4. Стационарные временные ряды: модель скользящего среднего (MA)
Тема 5. Стационарные временные ряды: модель ARMA
Тема 6. Прогнозирование стационарных временных рядов
Тема 7. Методы оценки параметров стационарных временных рядов
Тема 8. Методология Бокса-Дженкинса при моделировании временных рядов
Тема 9. Нестационарные временные ряды: детерминированный тренд
Тема 10. Нестационарные временные ряды: стохастический тренд
Тема 11. Нестационарные временные ряды: разрывы
Тема 12. Модели временных рядов многих переменных
Самопроверка остаточных знаний
Итоговая аттестацияПоказать/скрыть дополнительное описание
Тема 1. Базовые понятия временных рядов
Тема 2. Статистические характеристики временных рядов
Тема 3. Стационарные временные ряды: модель авторегрессии (AR)
Тема 4. Стационарные временные ряды: модель скользящего среднего (MA)
Тема 5. Стационарные временные ряды: модель ARMA
Тема 6. Прогнозирование стационарных временных рядов
Тема 7. Методы оценки параметров стационарных временных рядов
Тема 8. Методология Бокса-Дженкинса при моделировании временных рядов
Тема 9. Нестационарные временные ряды: детерминированный тренд
Тема 10. Нестационарные временные ряды: стохастический тренд
Тема 11. Нестационарные временные ряды: разрывы
Тема 12. Модели временных рядов многих переменных
Самопроверка остаточных знаний
Итоговая аттестацияПоказать/скрыть дополнительное описание
Анализ временных рядов Тема 1. Базовые понятия временных рядов Тема 2. Статистические характеристики временных рядов Тема 3. Стационарные временные ряды: модель авторегрессии (AR) Тема 4. Стационарные временные ряды: модель скользящего среднего (MA) Тема 5. Стационарные временные ряды: модель ARMA Тема 6. Прогнозирование стационарных временных рядов Тема 7. Методы оценки параметров стационарных временных рядов Тема 8. Методология Бокса-Дженкинса при моделировании временных рядов Тема 9. Нестационарные временные ряды: детерминированный тренд Тема 10. Нестационарные временные ряды: стохастический тренд Тема 11. Нестационарные временные ряды: разрывы Тема 12. Модели временных рядов многих переменных Самопроверка остаточных знаний Итоговая аттестация.
Список вопросов
Как называются значения коэффициентов 𝜙^0 и 𝜙^1 , рассчитываемых для модели AR(1) на основе данных?
После оценки модели на тестовой выборке были получены следующие прогнозные значения:
ŷT+1 = 10, ŷ T+2 = 11, ŷ T+3 = 12
Фактические значения тестовой выборки следующие:
ŷT+1 = 10, ŷ T+2 = 11, ŷ T+3 = 11
ŷT+1 = 10, ŷ T+2 = 11, ŷ T+3 = 12
Фактические значения тестовой выборки следующие:
ŷT+1 = 10, ŷ T+2 = 11, ŷ T+3 = 11
При проведении QLR теста было получено значение F-статистики 10,5. Критическое значение F-статистики для уровня значимости 1% составляет 7,78. Какой вывод можно сделать?
На основе собранных данных были оценены три модели: AR(1), AR(2) и AR(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия AIC: 950, 920 и 970 соответственно. Какая модель наиболее подходящая для описания данных?
Каков порядок скользящего среднего для стохастического процесса ARIMA(2,1,3)?
Какая метрика качества показывает средний квадрат ошибки прогноза?
Какая из метрик качества показывает средний квадрат ошибки прогноза?
Для какого количества лагов функция частичной автокорреляции процесса AR(2) ненулевая?
Выберите стационарный процесс с наибольшей величиной дисперсии
Чему равно математическое ожидание процесса Kt = 4 + 0,5 Yt-1 + εt + 0,8 εt-1 , где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 3 для любых t?
При каком условии процесс авторегрессии первого порядка 𝑌𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1𝑌𝑡−1 + 𝜀𝑡 является стационарным?
Что можно сказать о процессе AR(p), если хотя бы один из корней характеристического уравнения хр — 𝜙1хр-1 — 𝜙2хр-2 —... — 𝜙р = 0 равен единице?
Какой вид детерминированного треда можно представить в виде уравнения lnlnYt = b0 + b1t + vt?
Какой вид детерминированного треда можно представить в виде уравнения b0 + b1t + b2t2 + vt?
Чем отличаются параметры 𝜙0 , 𝜙1 и 𝜙2 от оценок 𝜙0^ , 𝜙1^ и 𝜙2^?
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперед в модели Yt = 0,5 + 0,8 𝑌𝑡−1 + 𝜀𝑡, где + 𝜀𝑡 ~(0,1) и последнее известное значение YT = 3?
Чему равна дисперсия ошибки прогноза на два шага вперед в модели 𝑌𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1𝑌𝑡−1 + 𝜀𝑡
При каком условии процесс ARMA(1,1) 𝑌𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1𝑌𝑡−1 + 𝜀𝑡 + 𝜃1𝜀𝑡−1 является стационарным?
Чему равно математическое ожидание процесса Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt + 0.8 εt-1, где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 2 для любых t?
Чему равно математическое ожидание процесса скользящего среднего первого порядка Yt = 1 + εt + 0,5εt-1, где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 3 для любых t?
Чему равно математическое ожидание процесса скользящего среднего первого порядка Yt = 1 + εt + 0,5εt-1, где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 2 для любых t?
Дана модель авторегрессии MA(q) Yt = εt — 0.5 εt-1 + 0.8 εt-2 + 2 εt-3 — 0.1 εt-4. Чему равно q (порядок скользящего среднего)?
Чему равна автокорреляция первого лага процесса авторегрессии первого порядка: Yt = 1 + εt + 0,5εt-1, где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 2 для любых t?
Чему равно математическое ожидание процесса скользящего среднего первого порядка 𝑌𝑡=𝜇+𝜀𝑡+𝜃1𝜀𝑡−1?
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперед для обеих переменных в модели VAR(1) {y1,t = 0,2 + 0,8y1,t−1 + 0,1y2,t−1 + ε1,t,y2,t = 0,3 + 0,2y1,t-1 + 0,72,t-1 + ε2,t, где ε1,t∼(0,1), ε2,t∼(0,1) и последние известные значения y1,T = 2 и y2,T = 1.5.
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперед для обеих переменных в модели VAR(1) {y1,t=0,5+0,7y1,t−1 – 0,2y2,t−1 + ε1,t,y2,t = 1,0 + 0,3y1,t – 1 + 0,6y2,t−1+ε2,t, где ε1,t∼(0,1), ε2,t∼(0,1) и последние известные значения y1,T=2 и y2,T=1.5.
Как называется модель VAR(1) для первых разниц двух коинтегрированных рядов Xt и Yt с добавлением регрессора Yt−θXt?
Какую модель стохастического процесса описывает система уравнений Yt=β10+β11Yt−1+γ11Xt−1+u1t и Yt=β20+β21Yt−1 + γ21Xt−1+u2t
В модели с временным разрывом была оценена модель для последнего отрезка Y^t=0,5+0,8Yt−1 и σ^2=1. Чему равна верхняя граница 95% интервального прогноза на один шаг вперёд, если последнее известное значение ряда составляет Yt=3?
В модели с временным разрывом была оценена модель для последнего отрезка Y^t=0,5 + 0,8Yt−1 и σ^2 = 1. Чему равен точечный прогноз временного ряда на один шаг вперёд, если последнее известное значение ряда составляет Yt=3?
Используя наблюдения за 100 периодов, было установлено, что временной ряд является случайным блужданием. Известны значения переменных у1 = 10, у2 = 12, у99 = 15, у100 = 14. Каким будет точечный прогноз временного ряда на t = 101?
На основе обучающей выборки из 30 наблюдений была оценена модель случайного блуждания Y^t=Yt−1+εt, где εt является белым шумом. Постройте прогноз на три следующих периода и рассчитайте значение MAPE, если фактические значения составили y30=40, y31=41, y32=40, y33=42.
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперёд в модели Yt=β0+β1t+β2t2+vt?
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперед в модели Yt = β0 + β1t + vt?
Какой вид детерминированного тренда можно представить в виде уравнения
Yt = β0 + β1t + vt?
Yt = β0 + β1t + vt?
Чему равен точечный прогноз тренда на период t=10 в модели Yt=2 + 0.5t + εt, где εt∼(0,1) и последнее известное значение Y9 = 5?
После оценки модели на тестовой выборке были получены следующие прогнозные значения: 𝑦^𝑇+1=8.5, 𝑦^𝑇+2=8, 𝑦^𝑇+3=7.5
Фактические значения тестовой выборки следующие: 𝑦𝑇+1=10, 𝑦𝑇+2=7, 𝑦𝑇+3=9
Определите значения метрик качества прогноза
Фактические значения тестовой выборки следующие: 𝑦𝑇+1=10, 𝑦𝑇+2=7, 𝑦𝑇+3=9
Определите значения метрик качества прогноза
Какой метод используется для оценки параметров 𝜙0 и 𝜙1 в модели 𝑌𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1𝑌𝑡−1+𝜀𝑡?
Предположим, для временного ряда была проведена оценка MA(1) и MA(2) и получены следующие оценки:
MA(1): 𝜇^= 1.08 (p-value = 0.002),𝜃^1=0.572 (p-value = 0.004), AIC = 105, BIC = 108
MA(2): 𝜇^= 1.07 (p-value = 0.001),𝜃^1=0.554 (p-value = 0.005), 𝜃^2=−0.187 (p-value = 0.002)AIC = 101, BIC = 103
Какие выводы можно сделать?
MA(1): 𝜇^= 1.08 (p-value = 0.002),𝜃^1=0.572 (p-value = 0.004), AIC = 105, BIC = 108
MA(2): 𝜇^= 1.07 (p-value = 0.001),𝜃^1=0.554 (p-value = 0.005), 𝜃^2=−0.187 (p-value = 0.002)AIC = 101, BIC = 103
Какие выводы можно сделать?
Какой метод используется для оценки параметров 𝜇 и 𝜃1 в модели𝑌𝑡=𝜇+𝜀𝑡+𝜃1𝜀𝑡−1?
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперёд в модели
𝑌𝑡=𝜇+𝜀𝑡+𝜃1𝜀𝑡−1?
𝑌𝑡=𝜇+𝜀𝑡+𝜃1𝜀𝑡−1?
Чему равны точечный прогноз, дисперсия прогноза и 95% интервальный прогноз на один шаг вперёд для процесса 𝑌𝑡=10+0.8𝑌𝑡−1+𝜀𝑡, где 𝜀𝑡 независимы и идентично распределены, 𝐸[𝜀𝑡]=0 и 𝑉𝑎𝑟[𝜀𝑡]=5, и известны значения 𝑌𝑇=45 и 𝜀𝑇=2?
Чему равен точечный прогноз в модели
𝑌𝑡=𝜙0+𝜙1𝑌𝑡−1+𝜀𝑡 при ℎ→∞?
𝑌𝑡=𝜙0+𝜙1𝑌𝑡−1+𝜀𝑡 при ℎ→∞?
Чему равен точечный прогноз на один шаг вперёд в модели
𝑌𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1𝑌𝑡−1+𝜀𝑡?
𝑌𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1𝑌𝑡−1+𝜀𝑡?
Чему равна автокорреляция второго лага процесса авторегрессии первого порядка:
Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt,
где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 2 для любых t?
Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt,
где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 2 для любых t?
Чему равна автокорреляция второго лага процесса авторегрессии первого порядка:
Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt,
где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 3 для любых t?
Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt,
где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 3 для любых t?
Чему равно математическое ожидание процесса авторегрессии первого порядка:
Yt = φ0 + φ1 Yt-1 + εt ?
Yt = φ0 + φ1 Yt-1 + εt ?
Чему равно математическое ожидание процесса Yt = 1 + 0.8Yt-1 + εt + 0.6εt-1, где εt независимы и идентично распределены с E[εt] = 0 и Var[εt] = 1 для любых t?
Что такое интегрированный стохастический процесс
Что показывает автокорреляционная функция для стационарного стохастического процесса?
Что означает статистическая значимость оценки параметра модели временного ряда?
Что означает параметр d в модели ARIMA(p,d,q)?
Что из перечисленного не является примером временного ряда?
Что из перечисленного не относится к видам структурных разрывов?
Чему равен параметр d для модели ARIMA(p,d,q) временного ряда, который становится стационарным после взятия вторых разностей?
Установите соответствие между компонентами аддитивной модели временного ряда и их вкладом его динамику
Установите соответствие между видом прогноза и его определением
Реальный ВВП РФ на душу населения (в миллиардах рублей) составил: за 1 квартал 2023 года 33 292, за 2 квартал 2023 года 35 797, за 3 квартал 2023 года 39 269, за 4 квартал 2023 года 32 257. Какое значение будет составлять первая разница реального ВВП на душу населения во 2 квартале 2023 года?
Расположите по порядку этапы реализации QLR-теста
Расположите по порядку этапы построения интервального прогноза временного ряда
Расположите по порядку этапы алгоритма Бокса-Дженкинса
При проведении QLR теста было получено значение F-статистики 2,5. Критическое значение F-статистики для уровня значимости 5% составляет 5,86. Какой вывод можно сделать?
На основе собранных данных были оценены три модели: VAR(1), VAR(2) и VAR(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия AIC: 80, 75 и 70 соответственно. Какой порядок модели является наиболее подходящим для собранных данных?
На основе собранных данных были оценены три модели: MA(1), MA(2) и MA(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия BIC: 500, 510 и 520 соответственно. Какая модель наиболее подходящая для описания данных?
На основе собранных данных были оценены три модели: MA(1), MA(2) и MA(3). Для каждой модели рассчитаны значения критерия BIC: 120, 110 и 115 соответственно. Какой порядок модели является наиболее подходящим для собранных данных?
Какой можно сделать вывод, если p-значение теста Грейнджера составляет 0,2 при уровне значимости 5%?
Какой из случайных процессов не является стационарным?
Какой вывод можно сделать в случае, если тест Дики-Фуллера имеет значение p-value = 0,2?
Какой вид прогноза представляет собой условное математическое ожидание, посчитанное на основе предыдущих значений, и выраженное в виде одного числа?
Какой вид нестационарности характеризуется систематическим продолжительным повышением среднего уровня временного ряда?
Какое утверждение верно относительно модели VAR?
Каков порядок авторегрессии для стохастического процесса ARIMA(2,1,3)?
Каким образом при выборе модели ARMA(p,q) определяется наилучшая комбинация параметров p и q?
Каким образом нестационарный временной ряд приводится к стационарности?
Каким методом оцениваются параметры детерминированного тренда?
Каким из перечисленных свойств обладает стационарный стохастический процесс в узком смысле?
Какая модель разложения временного ряда на компоненты будет более адекватна, если колебания временного ряда со временем остаются в стабильном коридоре
Какая модель разложения временного ряда на компоненты будет более адекватна, если колебания временного ряда со временем возрастают
Какая компонента не входит в уравнения модели VAR(1)?
Какая из метрик качества показывает процент общей вариации в переменной, которая объясняется прогнозом?
Какая гипотеза теста Льюнг-Бокса предполагает наличие корреляции в остатках модели временных рядов?
Какая гипотеза в тесте Дики-Фуллера предполагает отсутствие единичного корня во временном ряду?
Как называется тест на наличие структурного разрыва во временном ряду на неизвестную дату?
Как называется тест на наличие остаточной корреляции в модели временных рядов?
Как называется стохастический процесс, содержащий единичный корень?
Как называется систематическая компонента, показывающая тенденцию изменения временного ряда?
Как называется разница между значением переменной временного ряда на текущую дату и значением переменной на предыдущую дату?
Как называется одномоментное или плавное изменение параметров стохастической модели, что может приводить к значительным ошибкам прогноза и ненадежности модели в целом?
Как называется наличие долгосрочной стационарной связи между нестационарными рядами?
Как называется корреляция между элементами процесса авторегрессии в разные моменты времени?
Как называется визуальное представление функции автокорреляции?
Как называется визуальное представление автокорреляционной функции?
Как интерпретируются коэффициенты в модели VAR?
Как иначе называется тест на наличие единичного корня во временном ряду (тест на нестационарность)?
Для какого количества лагов функция частичной автокорреляции процесса AR(1) ненулевая?
Для какого количества лагов функция автокорреляции процесса ARMA(1,1) ненулевая?
Для какого количества лагов функция автокорреляции процесса AR(2) ненулевая?
Дан временной ряд с частотой наблюдений 1 месяц. Как будет называться наблюдение переменной в январе 2024 года относительно февраля 2024 года?
Выберите верное утверждение относительно функции автокорреляции для процесса скользящего среднего первого порядка
В каком случае совпадают значения функции автоковариации и дисперсии?
Характеристики ответов (шпаргалок) к экзамену
Тип
Коллекция: Ответы к экзамену
Предмет
Учебное заведение
МФПУ «Синергия» Вариант
Теги
Просмотров
3
Качество
Идеальное компьютерное
Количество вопросов
❓ Как копировать вопросы во время теста в Синергии?
![Картинка-подпись](https://s.studizba.com/z.php?f=/uploads/fotos/podpt_215169_91737.png&w=1632&h=400&t=1")
Анастасия Жукова
Вчера в 16:22
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
