| Код | 526913 |
| Дата создания | 2023 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 3 мая в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии: (ТАБЛИЦА В ДЕМО ФАЙЛЕ)
1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Имеются условные данные о сети филиалов фирмы: (ТАБЛИЦА В ДЕМО ФАЙЛЕ)
1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии a1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
1. По учету фактора времени модели подразделяются на:
а. детерминированные и стохастические;
б. статические и динамические;
в. стабильные и нестабильные;
г. открытые и замкнутые.
2. Тренд – это:
а. форма проявления причинно-следственных связей между признаками;
б. аналитическая функция, описывающая тенденцию изменения явления;
в. основное направление развития явления.
3. Какая составляющая временного ряда отражает влияние на него факторов, не поддающихся учету и регистрации:
а. корелограмма;
б. лаг;
в. случайная компонента;
г. тренд?
4. В зависимости от уровня изучаемого процесса модели прогноза бывают:
а. отраслевые;
б. дискретные;
в. локальные.
5. Пусть имеется тенденция роста спроса на определенный товар. Модель тренда выражает эту тенденцию в форме зависимости:
а. от уровня средней заработной платы;
б. от цены на товар;
в. от количества средств, затрачиваемых на рекламу;
г. от времени;
д. от численности населения.
6. Период упреждения прогноза – это:
а. рассматриваемый период исходных данных;
б. период времени от последнего уровня исходных данных до момента, на который строится прогноз;
в. значение последнего уровня исходных данных.
7. Какое значение может принимать коэффициент детерминации:
а. 0,4;
б. –0,5;
в. –1,2;
г. 1,1?
8. Если коэффициент корреляции отрицателен, то в линейной модели:
а. с ростом X уменьшается Y;
б. с повышением X увеличивается Y;
в. с уменьшением X растет Y;
г. с ростом X не меняется Y.
9. Величина коэффициента эластичности показывает:
а. во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;
б. на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%;
в. предельно допустимое изменение варьируемого признака;
г. предельно возможное значение результата.
10. Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи. Он может принимать следующие значения:
а. 1,2;
б. -0,82;
в. 0,92;
г. -0,24.