Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов

Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
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
			9,35
			1,3
			6,51

Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
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
			23,1
			0,83

Тема: Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
Для аддитивной модели временного ряда Y = T + S + E лаг модели равен 4 и известны значения трех скорректированных сезонных компонент: , , . равна …

20. Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Известно, что дисперсия временного ряда Y увеличивается с течением времени. Значит, ряд Y …

			нестационарным
			стационарным
			автокорреляционным
			сбалансированным

Тема: Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
Известно, что временной ряд Y порожден случайным процессом, который по своим характеристикам является «белым шумом». Значит, ряд Y …

			стационарный
			нестационарный
			автокорреляционный
			сбалансированный

Дата добавления: 2017-02-01