Статистические методы прогнозирования в экономике (k=2)
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 1316 |
| Предмет | Статистика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 8 |
| Оглавление | Индивидуальное задание по курсу «Статистические методы прогнозирования в экономике» «Применение моделей кривых роста в экономическом прогнозировании» 1. Имеются квартальные данные о прибыли компании (тыс.долл.). Таблица 1. Исходные данные t yt (тыс.долл.) t yt (тыс.долл.) t yt (тыс.долл.) 1 80,4+К 6 115,2+К 11 147,4+К 2 88,3+К 7 118,4+К 12 155,2+К 3 92,0+К 8 127,1+К 13 169,8+К 4 98,5+К 9 131,3+К 14 176,7+К 5 109,9+К 10 136,9+К 15 192,4+К Предположив, что тенденция ряда может быть описана линейной моделью , определите коэффициенты этой модели с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Для упрощения расчетов выполните перенос начала координат в середину ряда динамики. Рассчитайте с помощью построенной модели точечный прогноз для периода упреждения L=1. 2. Рассчитайте значение средней абсолютной ошибки по модулю и средней относительной ошибки по модулю. 3. Проверьте адекватность модели исходным данным по критерию Дарбина-Уотсона. Сохраните файл в формате Microsoft Word 97-2003Например, имя файла будет: Условие индивидуального задания настраивается по последней цифре (К) номера договора студента. Например, пусть последняя цифра к=2. Тогда исходные данные в табл.1 примут вид, указанный в табл.1.1. Приведите ответы на вопросы тестов в одном файле с инд. заданием (вопросы теста перечислять не надо, необходимо указать правильный ответ (буква) и краткий комментарий или решение для каждого вопроса). Заполните выделенные цветом области. Расчеты проводить с точностью до трех знаков после запятой. Тест№1 1.Тенденция изменения среднегодовой численности промышленно-производственного персонала предприятия описывается моделью: . Согласно модели среднегодовой темп прироста численности составил: а) 2,2%; б) 31%; в) 22%; г) 12,2%; д)102,2%. Тренд построен по среднегодовому росту. Темп прироста = Темп роста  100%  100% 2.Годовая динамика прибыли компании описывается моделью: Согласно модели среднегодовой прирост прибыли составил: а) 6,4 [тыс.долл.] б)-6,4 [тыс.долл.] в)372,2 [тыс.долл.] г)72,2 [тыс.долл.] Тренд построен по абсолютному изменению уровня, т. е. по среднегодовому приросту прибыли, которая уменьшается. 3.Ежеквартальная динамика процентной ставки банка в течение 5 кварталов представлена в таблице: t 1 2 3 4 5 yt ,% 7,3 8 8,8 9,7 10,7 Прогноз процентной ставки банка в 6 квартале, рассчитанный с помощью среднего темпа роста, равен: а) 11,1%; б) 11,8%; в) 10, 9%; г) 11,5%; д)11,6%. Темп роста = (цепной) Средний темп роста 1,8%. Прогнозируемое значение на 6-й квартал = 10,7 + 1,8 = 11,8% 4.Уровни временного ряда изменяются примерно с постоянным темпом роста. Прогноз на один шаг вперед с помощью среднего темпа роста может быть вычислен по формуле: а) ; б) ; в) ; г) . Из уравнения тренда 5.Динамика временного ряда близка к линейному развитию. Прогноз на два шага вперед с помощью среднего абсолютного прироста может быть вычислен по формуле: а) ; б) ; в) ; г) . Из уравнения тренда Тест№2 1. Представление уровней временного ряда (t=1,2,…,n) в виде: , где ut -трендовая компонента; -циклическая компонента; st-сезонная компонента; -случайная компонента, соответствует модели: а) мультипликативной; б) аддитивной; в) смешанного типа; г) адаптивной 2. Представление уровней временного ряда (t=1,2,…,n) в виде: , где ut-трендовая компонента; -циклическая компонента; st-сезонная компонента; -случайная компонента, соответствует модели: а) мультипликативной; б) аддитивной; в) смешанного типа; г) адаптивной. 3. Для описания периодических колебаний, имеющих период три месяца, используется: а) сезонная компонента; б) случайная компонента; в) трендовая компонента; г) циклическая компонента. 4.Представление уровней временного ряда (t=1,2,…,n) в виде: , где ut -трендовая компонента; -циклическая компонента; st-сезонная компонента; -случайная компонента, соответствует модели: а) мультипликативной; б) аддитивной; в) смешанного типа; г) адаптивной 5.Для описания периодических колебаний, имеющих период пять лет, используется: а) сезонная компонента; б) случайная компонента; в) трендовая компонента; г) циклическая компонента. Тест№3 1.Значение критерия Дарбина-Уотсона для временного ряда остатков e1, e1, …, en определяется выражением: а) ; б) ; в) . 2.После переноса начала координат в середину ряда динамики коэффициент а1 линейной модели равен: а) ; б) ; в) . 3. Для оценивания неизвестных коэффициентов полиномов используется: а) метод последовательных разностей; б) метод наименьших квадратов; в) метод характеристик приростов; г) метод моментов. 4 . Критерий Дарбина-Уотсона служит для: а) проверки свойства случайности остаточной компоненты; б) проверки гипотезы о нормальном характере распределения ряда остатков; в) обнаружения автокорреляции в остатках. 5. Система нормальных уравнений для параболической модели содержит: а) три уравнения с тремя неизвестными; б) два уравнения с тремя неизвестными; в) два уравнения с двумя неизвестными. Тест№4 1.Модель экспоненциального сглаживания определяется рекуррентной формулой: а) ; б) ; в) ; г) ; 2.В модели экспоненциального сглаживания параметр адаптации  может быть равен: а) –1,9; б) 99; в) 0,1; г) 1,5; д) 2. 3.Модель Хольта - Уинтерса используется для прогнозирования временных рядов: а) с мультипликативной сезонностью; б) с аддитивной сезонностью; в) с экспоненциальным трендом; г) с демпфирующим трендом. 4.Количество параметров адаптации, используемых в модели линейного роста Ч. Хольта, равно: а) 2; б) 3; в) 1; г) 4. 5. Если расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона d меньше нижнего табличного критического значения d1, то: а) модель не адекватна реальному процессу по данному критерию; б) модель адекватна реальному процессу по данному критерию; в) нет достаточных оснований для принятия решения об адекватности модели. |
| Цена, руб. | 400 |
Заказать работу «Статистические методы прогнозирования в экономике (k=2)»
Отзывы
-
17.04
Рецензия на отлично, спасибо!!!
Марина - 15.04 Михаил
-
04.04
Большое, Человеческое-СПАСИБО Вас Сергей, автору!!! Приятного вечера!
Владимир