| Код | 529933 |
| Дата создания | 2020 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 24 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Новосибирский государственный университет экономики и управления (НГУЭУ). Дисциплина - Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем. Контрольная работа. Вариант 4. Для НГУЭУ имеются и другие готовые работы. Пишем уникальные работы под заказ. Помогаем с прохождением онлайн-тестов. Пишите, пожалуйста, в личку.
Ситуационная практическая задача №1
Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Картон, т 19,9 22,2 24.2 26,9 29,3 31,3 33,9 34,8 37 37,6
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.
Ситуационная практическая задача №2
Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:
№ филиала Инвестиции в основной капитал, руб. (П) Объем производства, тыс. руб. (X)
1 90945 2230
2 40149 1288
3 47734 2186
4 122963 4071
5 28381 2343
6 67292 1359
7 13515 2470
8 44836 5403
9 94387 2239
10 345301 24067
11 20717 953
12 36644 2895
13 47222 5337
14 50019 1057
15 80501 5829
16 66028 3411
17 63595 2728
1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии а1.
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.
Тестовые задания
1. Модели описывающие экономические системы в развития называется
а. статические:
б. стохастические,
в. динамические,
г. детерминированные.
д. стабильные:
е. нестабильные
2. Случайная компонента временного ряда отражает
а. влияние глобальных долговременных факторов.
б. влияние факторов. не поддающихся учету и регистрации
в. влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые промежутки времени
г. общую тенденцию изменения корреляционной зависимости
3. Прогнозирование - это:
а. воспроизведение основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально создан ном для этих целей.
б. научно-обоснованное основанное на системе установленные причинно - следственных связей и закономерностей, выявленных состояния и вероятных путей развития процессов:
в. ряд числовые значений определенного показателя, характеризующего размеры изучаемого явления за определенные промежутки времени
4. Принцип инерционности предполагает:
а. сохранение тенденций прошлого н настоящего в будущем,
б. заполнение недостающих уровней временного ряда
в. прогнозирование реальных объектов в сфере бизнеса
5. Для нахождения параметров уравнения тренда может быть использован:
а. метод наименьших квадратов:
б метод экстраполяции.
в метод экспоненциального сглаживания:
г. метод Гаусса
6. Менеджер-аналитик занимался прогнозированием объемов продаж различных» товаров для фирмы, торгующей радиоэлектроникой. Какой из его прогнозов оказался корректным?
7. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет значимость:
а. коэффициента корреляции.
б. уравнения регрессии:
в коэффициента регрессии:
г. свободного члена уравнения регрессии
8. В каких пределах изменяется коэффициент детерминации:
а. от 0 до 1:
б. от -1 до 0;
в от-1до1;
г. от 0 до 10.
9. 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.
10. Относительные отклонения расчете» значений результирующего признака от его наблюдаемых значений используется при расчете:
а. t-крнтерия Стьюдеята.
б. параметров регрессии:
в коэффициента эластичности:
г. средней ошибки аппроксимации