80+ câu trắc nghiệm Phân tích chuỗi thời gian và dự báo có đáp án - Phần 3
28 câu hỏi
Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian chủ yếu dùng cho?
Dự báo ngắn hạn
Dự báo trung hạn
Dự báo dài hạn
Tất cả đều đúng
Univariate Time Series Analysis là phân tích quan hệ của giá trị hiện tại của biến Yt và?
Giá trị của biến giải thích khác
Giá trị quá khứ của Yt
Giá trị hiện tại và quá khứ của sai số
Đáp án B C đúng
Trong mô hình AR{1}, biến độc lập và biến phụ thuộc lần lượt là?
Yt−1 và Ut
Yt và Yt−1
Ut và ρ
Ut và Yt
Một chuỗi thời gian có thể bao gồm ?
Trend và Seasonal variation
Cyclical và Seasonal variation
Trend, Seasonal and irregular variation
Đáp án A B C đều đúng
Một chuối time series là stationary nếu có đặc điểm?
Trung bình và phương sai thay đổi
Trung bình và phương sai không đổi
Trung bình thay đổi và phương sai không đổi
Các đáp án A B C đều sai
Khái niệm Stationary đồng nghĩa với?
Nonstationary
Random Walk
Unit Root
White noise
Hàm số tự tương quan (ACF) trong phân tích time series thể hiện mối quan hệ tương quan giữa?
Yt và Xt
Yt và Ut
Giữa các Ut
Yt và Yt−k
Correlogram là đồ thị của ?
Chuỗi thời gian
Sai số ngẫu nhiên
ACF
Tất cả đều sai
Xét mô hình: ∆Bt = 0,285 − 0,056Bt−1 + 0,315∆Bt−1, Tau= -1,976. Tại mức ý nghĩa 5% ?
Bác bỏ H0
Không bác bỏ H0
Bt có Unit Root
Đáp án B và C đúng
Chuỗi {Yt}~I{1} nghĩa là. ?
{Yt} là nonstationary
{Yt} là stationany
{∆Yt} là stationary
Kết hợp đáp án A và C
Các mô hình time series theo phương pháp Box-Jenkins phân tích quan hệ 1 biến phụ thuộc vào ?
Các biến độc lập
Các sai số ngẫu nhiên
Các biến phái sinh từ biến phụ thuộc đó
Đáp án A B C đều sai
Mô hình AR{p} thể hiện quan hệ phụ thuộc của một biến vào ?
Một biến trễ của biến phụ thuộc đó
1 biến trễ của 1 biến khác
P biến trễ của biến phụ thuộc đó
P biến trễ của sai số ngẫu nhiên
Đặc điểm khác nhau của PACF và ACF là PACF?
Không bao gồm ảnh hưởng của biến trung gian
Bao gồm ảnh hưởng của biến trung gian
Không kể ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên
Tất cả đều sai
Đồ thị PACF của đồ thị AR(1) có đặc điểm?
θkk = 0 khi k < 1
θkk = 0 khi k > 1
θkk ≠ 0 khi k > 1
θkk ≠ 0 khi k < 1
Những tác động tạo ra quá trình trung bình di động (MA) của chuỗi {Yt} có thể là?
Giá trị quá khứ của Yt
Đảo chính làm thay đổi chính phủ
Động đất 10 độ richter trong nước
Các đáp án B và C đúng
Đồ thị ACF của MA(1) có đặc điểm?
pk = 0 khi k > 1
pk = 0 khi k < 1
pk ≠ 0 khi k > 1
pk ≠ 0 khi k < 1
Mô hình ARMA(1,1) là sự kết hợp của?
AR(0) và MA(0)
AR(1) và MA(0)
AR(1) và MA(1)
AR(0) và MA(1)
Mô hình ARIMA (1,0,0) tương đương ?
AR(0)
MA(0)
AR(1)
MA(1)
Mô hình ARIMA (1,0,1) tương đương ?
AR(1)
ARMA(1,1)
MA(0)
ARMA(0,0)
Mô hình ARIMA(0,0,1) tương đương.
AR(1)
MA(0)
AR(0)
MA(1)
Khi phân tích chuỗi ngẫu nhiên, nhà phân tích thường quan tâm ?
Trung bình của biến
Phương sai của biến
Trung bình và phương sai của biến
Tất cả sai
Mô hình ARIMA được giả định là có ?
Trung bình tuyến tính
Phương sai tuyến tính
Trung bình và phương sai tuyến tính
Trung bình và phương sai không tuyến tính
Các mô hình ARCH/GARCH được giả định là có ?
Trung bình tuyến tính
Phương sai không tuyến tính
Trung bình và phương sai tuyến tính
Kết hợp đáp án A và B
Sai số ngẫu nhiên et trong mô hình ARCH thể hiện ?
News
Shocks
News và/hoặc Shocks
Các đáp án A B C đều đúng
Một mô hình ARCH được ước lượng bao gồm?
Phương trình trung bình
Phương trình phương sai
Phương trình trung bình và phương sai
Tất cả đều sai
Để kiểm định tác động ARCH, có thể dùng?
Kiểm định nhân tử Larange (LM)
Kiểm định Dubin-Watson
Kiểm định Wald
Kiểm định Hausman
Phương trình phương sai của ARCH, ht = ∝0+∝1ε2t−1 phải thỏa mãn điều kiện?
∝0 < 0 ,∝1 < 0
∝0 > 0 ,∝1 > 0
∝0 < 0 ,∝1 > 0
∝0 > 0 ,∝1 < 0
Mô hình nào có thể giải thích được hiệu ứng đòn bẩy (Leverange Effect)?
ARCH
GARCH
GARCH-M
A-GARCH
