[ НГУЭУ ] Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем 6 вариант (Решение → 47558)

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.