ЗАЧЕТНЫЙ ТЕСТ. Статистические методы прогнозирования экономики Вариант 1




Корзина:

Ваша корзина пуста





Главная » Экономические дисциплины

ЗАЧЕТНЫЙ ТЕСТ. Статистические методы прогнозирования экономики Вариант 1

Краткое содержание работы
ЗАЧЕТНЫЙ ТЕСТ. Статистические методы прогнозирования экономики Вариант 1

Задание / Часть работы

ЗАЧЕТНЫЙ ТЕСТ. Статистические методы прогнозирования экономики
Вариант 1


1.    При сглаживании временного ряда с помощью 5-членной скользящей средней теряются:
а)    только первые два значения временного ряда;
б)    только последние два значения временного ряда;
в)    два первых и два последних значения временного ряда;
г)    пять первых и пять последних значений временного ряда.

2.    Данные об изменении урожайности зерновых культур за 10 лет представлены в таблице.
Этот временной ряд сглаживается с помощью 5-членной скользящей средней.
Сглаженное значение третьего уровня ряда равно:
а)    14,6;
б)    20,5;
в)    9,3.

3.    Средний прирост используется для вычисления прогнозного значения в следующей точке, если:
а)    цепные абсолютные приросты примерно одинаковы;
б)    цепные темпы роста примерно одинаковы;
в)    базисные абсолютные приросты примерно одинаковы.

4.    Для ежеквартальной динамики процентной ставки банка оказалось, что значения цепных абсолютных приростов примерно одинаковы в течение 7 кварталов. Средний прирост составил   Рассчитать прогнозное значение процентной ставки банка в 8 квартале, если в 7 квартале она составила 9,2%. Прогноз равен:
а)    9,9%;
б)    8,8%;
в)    7,0%.

5.    На основе временного ряда месячной динамики производства бумаги в РФ (с января 1993 г. по июль 2004 г.) рассчитывается прогноз производства в сентябре 2004 г. Этот прогноз является:
а)    оперативным, поисковым;
б)    краткосрочным, поисковым;
в)    краткосрочным, нормативным.

6.    Дан временной ряд производства тканей в РФ.
Этот временной ряд является:
а)    моментным;
б)    интервальным;
в)    производным.

7.    По данным о производстве угля за 9 лет с 1990 г. по 1998 г. (t=l,2,...,9) были оценены параметры модели
Используя полученную модель, рассчитать интервальный прогноз угля в 1999 г., если дисперсия отклонений фактических значений от расчетных S2у = 9 (млн. тонн)2. Доверительную вероятность принять равной 0,9. (См. табл. 4.1 в курсе лекций). Нижняя граница прогноза равна:
а)    105,7;
б)    205,7;
в)    305,7.

8.    Для прогнозирования временного ряда численности промышленно-производственного персонала предприятия была выбрана модель  . Оценка параметров модели проводилась для временного ряда длиной n=24. Значение критерия Дарбина-Уотсона d=0,9. Значение d указывает на то, что:
а)    модель адекватна реальному процессу по данному критерию;
б)    модель не адекватна реальному процессу по данному критерию;
в)    нет достаточных оснований для принятия решения об адекватности модели.

9.    Программа выдала следующие характеристики ряда остатков: длина ряда n=24; коэффициент асимметрии А=0,7; коэффициент эксцесса Э=-0,5. С помощью этих характеристик можно проверить гипотезу о:
а)    нормальном характере распределения ряда остатков;
б)    наличии автокорреляции в остатках;
в)    случайном характере ряда остатков.

10.    Тенденция изменения численности промышленно-производственного персонала предприятия за 10 лет с 1989 г. по 1998 г. (t=l,2, ... ,10) описывается показательной функцией  
Из этой модели следует, что среднегодовой темп роста численности промышленно-производственного персонала предприятия составил:
а)    5,79%;
б)    102,6%;
в)    2,6%;
г)    26%.

11.    Для описания экономических процессов, имеющих предел роста (процессов «с насыщением»), могут использоваться следующие кривые роста:
а)    прямая;
б)    парабола;
в)    модифицированная экспонента.

12.    На основе годовых данных об изменении урожайности картофеля в регионе с 1989 г. по 1998 г. (t=l,2, ... ,10) были оценены коэффициенты линейного тренда:
Из этой модели следует, что среднегодовой прирост урожайности составляет:
а)    5,1 ц/га;
б)    180,5 ц/га;
в)    (180,5+5,1) ц/га.

13.    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.

14.    Какие модели способны учитывать различную информационную ценность уровней временного ряда:
а)    кривые роста;
б)    адаптивные модели прогнозирования;
в)    простые скользящие средние.

15.    Для временного ряда курса акций рассчитывалась экспоненциальная средняя при значении параметра адаптации =0,1 и экспонециальная средняя при значении параметра адаптации =0,5. Указать, какой ряд носит наиболее гладкий характер и меньше подвержен случайным колебаниям:
а)    исходный ряд;
б)    экспоненциальная средняя при =0,1;
в)    экспоненциальная средняя при =0,5.

16.    К достоинствам адаптивных методов прогнозирования относятся:
а)    возможность обрабатывать ряды с пропущенными значениями;
б)    способность учитывать различную информационную ценность уровней временного ряда;
в)    способность учитывать ошибку прогноза на предыдущем шаге.

17.    Представление уровней временного ряда в виде
yt=ut+st+t,
где ut – тренд;
st – сезонная компонента;
t – случайная компонента
соответствует:
а)    мультипликативной модели;
б)    аддитивной модели;
в)    модели смешанного типа.

18.    При прогнозировании остатков вкладов населения в банках прогноз этого показателя на начало июля 1995 г. составлял 47806 млрд. руб. Фактическое же значение оказалось равным 45416 млрд. руб. Рассчитать относительную ошибку прогнозирования по модулю. Ошибка равна:
а)    5,3%;
б)    15,8%;
в)    23%.

19.    Данные об изменении урожайности зерновых культур за 10 лет представлены в таблице.
 
Этот временной ряд сглаживается с помощью 5-членной скользящей средней.
Для временного ряда урожайности зерновых культур рассчитывается экспоненциальная средняя. В качестве начального значения экспоненциальной средней S0 берется среднее значение трех первых уровней. Параметр адаптации  равен 0,2. Значение экспоненциальной средней для первого уровня ряда равно:
а)    14,4 ц/га;
б)    20,3 ц/га;
в)    9,5 ц/га.

20.    Используя метод Фостера-Стюарта, установить с вероятностью 0,95 имеется ли тенденция в изменении курса акции промышленной компании. Наблюдаемое значение критерия tнабл=4,5; критическое значение tкp=2,093. Сделать вывод:
а)    тенденция присутствует;
б)    тенденция отсутствует.
в)    требуется использование более мощного критерия.
Тип работы:

Рейтинг: 5.0/1
190 руб.
  • Файл доступен для скачивания сразу после оплаты!

    Размер:
    348.5Kb
  • Год: 2015
  • Страниц: 6



Покупка готовой работы - пошаговая инструкция








Почему нам доверяют?



Все покупки на Рефератыч.рф абсолютно безопасны, автор получит деньги только в том случае если работа, была Вам полезна.



Мы гарантируем Вам низкие цены,
поэтому если Вы вдруг нашли где то работу дешевле, напишите нам и мы сделаем цену для Вас еще ниже. Гарантированно!



Самое важное для нас - Ваш успех на защите! Поэтому, если вдруг возникают какие-либо претензии к работе сразу пишите нам!




Мы работаем

c 9:00 до 19:00
суббота с 10.00 до 16.00,
воскресенье — выходной


Вопрос-ответ

Какие гарантии Вы даете?
Если у преподавателя будут какие то замечания, Вы их исправите?
Как можно оплатить работу?






Рефератыч.рф - это специализированный портал где Вы сможете найти ответы на тесты, заказать курсовую,
реферат или диплом. Почитать статьи и новости нашего портала. Надеемся что будем Вам полезны,
а наша помощь сэконмит Вам кучу времени, для действительно нужных дел! Рады будем Вам помочь!
© Рефератыч.рф



Оплатить легко:


Главная  /  О компании  /  Услуги и цены  /  Гарантии  /  Контакты  /  Экспресс-заказ  /  Оценка стоимости  /  FAQ  /  Способы оплаты  /  Политика конфиденциальности