Статистические методы прогнозирования в экономике-тест
Цена, руб. | 200 |
Номер работы | 428 |
Предмет | Статистика |
Тип работы | Контрольная |
Объем, стр. | 3 |
Оглавление | 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%. 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.] 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%. 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) . 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) . 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. | 200 |