Ekonometria finansowa - test

1. Definicja stacjonarności według momentów do rzędu II zakłada m.in.:

1. Wartość oczekiwana badanego szeregu jest stała w czasie (P)

2. Wariancja badanego szeregu jest stała w czasie. (P)

3. Kowariancja F_t i F_s jest stała, jednakowa dla wszystkich t i s. (F) - ale to trzeba jeszcze spr.

2. Proces błądzenia losowego jest przykładem:

1. Procesu niestacjonarnego (P)

2. Procesu zintegrowanego stopnia 0. (F)

3. Procesu zintegrowanego stopnia 1. (P)

3. Oszacowano regresji zmiennej y względem zmiennej x. Zastosowano test DF w celu zbadania niestacjonarności zmiennych oraz możliwości koincydencji. Obliczone wartości statystyki ADF(?) wynoszą:

Dla y: 0,27; dla x: -1,12; dla reszt: -5,81; wartość krytyczna: -3.87

Podane informacja wystarczają do stwierdzenia, że :

1. Zmienna y i zmienna x są zintegrowane stopnia co najmniej 1. (P)

2. Zmienna y i zmienna x są skointegrowane. (P)

3. Obie zmienne występujące w regresji mają ten sam stopień integracji; są niestacjonarne. (P)

4. W programie Gretl otrzymano następujący wykres przyrostów zmiennej VALUE oraz wyniki testu ADF.

Na podstawie wykresu i wyników testu można stwierdzić, że:

1. Szereg przyrostów zmiennej ma stałą wariancję. (F)

2. Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o niestacjonarności. (P)

3. Badany proces może być procesem zintegrowanym stopnia co najmniej 1. (P)

5. Przy wyborze postaci modelu ARIMA lub ARMA dla badanego szeregu bierzemy pod uwagę:

1. Liczbę istotnych współczynników korelacji w funkcji ACF. Sugeruje ona dobór opóźnień części MA(??) modelu. (P)

2. Stopień integracji zmiennej, gdyż w przypadku szeregu niestacjonarnego należy budować model dla przyrostó.(F)

3. Wyniki testu DF dla oszacowań modlelu (F).

6. Modele ARCH i GARCH skonstruowano w celu modelowania takich cech zmiennych fin. jak:…….. i więcej już nie mam ;p

---