Тренировочные задачи

Вопросы для самоконтроля

 

1. В чем сущность стационарных, нестационарных временных рядов?

2. В чем экономический смысл коэффициента автокорреляции?

3. Приведите, прокомментируйте динамические модели прогнозирования.

4. Сформулируйте требования, предъявляемые к факторам для включения их в модели.

5. В чем сущность анализа остатков при наличии регрессионной модели?

6. Как можно проверить наличие гомо или гетероскедастичности остатков?

7. Как оценивается отсутствие автокорреляции остатков?

8. Охарактеризуйте понятие автокорреляции в остатках. Какие методы ее выявления вам известны?

9. Что такое ложная корреляция и как ее избежать?

10. Что такое критерий Дарбина ─ Уотсона? Изложите алгоритмы его применения для тестирования модели регрессии.

 

 

Задача 1. Имеются условные данные о расходах на конечное потребление у_t (7, 8, 8, 10, 11, 12, 14, 16).

Требуется рассчитать коэффициенты автокорреляции потребления для первого и второго порядка.

Задача 2. Имеются условные данные об объемах выпуска продукции: у_t (6,0; 4,4; 5,0; 9,0; 7,2; 4,8; 6,0; 10,0; 8,0; 5,6; 6,4; 11,0; 9,0; 6,6; 7,0; 10,8).

Требуется определить коэффициенты автокорреляции первого, второго порядка. Постройте график коррелограммы.

Задача 3. Имеются условные данные о выпуске продукции у_t (15,6; 17,4; 16,4; 18,3; 19,4; 21,4; 19,8; 18,9; 21,5; 22,3; 22,6; 23,8; 24,1; 23,9; 24,6).

Требуется обосновать возможность расширения выпуска продукции. Оцените качество модели.

Задача 4.Имеются условные данные, характеризующие последовательность изменения спроса в зависимости от факторов: х₁ (насыщенность рынка); х₂ (цена).

Требуется обосновать дальнейшее поведение спроса. Оцените качество модели.

Задача 5.Имеются данные, характеризующие последовательность применения спроса во времени (t);

Требуется обосновать дальнейшее поведение спроса. Оцените модели с гетероскедастическими и автокорелированными остатками.