RU
Каталог

Статистические методы прогнозирования в экономике

Продаж: 0
Возвратов: 0

Загружен: 08.08.2013
Содержимое: 30808085953187.rar (105,58 Кбайт)

Описание товара

Индивидуальное задание по курсу «Статистические методы прогнозирования в экономике»
(лабораторный практикум и четыре текущих контроля)
«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 87,4 6 122,2 11 154,4
2 95,3 7 125,4 12 162,2
3 99 8 134,1 13 176,8
4 105,5 9 138,3 14 183,7
5 116,9 10 143,9 15 199,4

С помощью графического анализа в MS Excel исследуйте компонентный состав временного ряда (наличие трендовой компоненты и случайной).
Обоснуйте возможность применения моделей кривых роста полиномиального типа (I и II порядков) и показательной модели для описания динамики этого ряда.
2. Предположив, что тенденция ряда может быть описана
I) линейной моделью ;
II) параболической моделью ,
III) показательной моделью
определите коэффициенты этих моделей с помощью метода наименьших квадратов (МНК) (показательную модель необходимо привести к линейному виду логарифмированием). Для упрощения расчетов выполните перенос начала координат в середину ряда динамики.
3. Сравните выбранные модели с помощью графического анализа в MS Excel.
Для этого на одном графике изобразите эмпирические данные и теоретические значения, полученные по I, II и III моделям.
4. Сравните построенные модели по характеристикам точности: средней
абсолютной ошибке по модулю и средней относительной ошибке по
модулю. Проверьте адекватность моделей исходным данным по критерию
Дарбина-Уотсона. Сделайте вывод о «качестве» полученных моделей, определите наиболее удачную модель (имеет наименьшие ошибки и адекватна исходным данным по критерию Дарбина-Уотсона).
5. Рассчитайте с помощью лучшей модели точечный прогноз для периода упреждения L=1.

Текущий контроль №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:
5.Динамика временного ряда близка к линейному развитию. Прогноз на два шага вперед с помощью среднего абсолютного прироста может быть вычислен по формуле:

Текущий контроль №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)

Дополнительная информация

5.Для описания периодических колебаний, имеющих период пять лет, используется:
а) сезонная компонента; б) случайная компонента;
в) трендовая компонента; г) циклическая компонента.

Текущий контроль №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.

Текущий контроль №4
1.Модель экспоненциального сглаживания определяется рекуррентной формулой:
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.
Список литературы

Отзывы

0
Отзывов от покупателей не поступало.
За последние
1 мес 3 мес 12 мес
0 0 0
0 0 0
В целях противодействия нарушению авторских прав и права собственности, а также исключения необоснованных обвинений в адрес администрации сайта о пособничестве такому нарушению, администрация торговой площадки Plati (http://www.plati.com) обращается к Вам с просьбой - в случае обнаружения нарушений на торговой площадке Plati, незамедлительно информировать нас по адресу support@plati.com о факте такого нарушения и предоставить нам достоверную информацию, подтверждающую Ваши авторские права или права собственности. В письме обязательно укажите ваши контактные реквизиты (Ф.И.О., телефон).

В целях исключения необоснованных и заведомо ложных сообщений о фактах нарушения указанных прав, администрация будет отказывать в предоставлении услуг на торговой площадке Plati, только после получения от Вас письменных заявлений о нарушении с приложением копий документов, подтверждающих ваши авторские права или права собственности, по адресу: 123007, г. Москва, Малый Калужский пер. д.4, стр.3, Адвокатский кабинет «АКАР №380».

В целях оперативного реагирования на нарушения Ваших прав и необходимости блокировки действий недобросовестных продавцов, Plati просит Вас направить заверенную телеграмму, которая будет являться основанием для блокировки действий продавца, указанная телеграмма должна содержать указание: вида нарушенных прав, подтверждения ваших прав и ваши контактные данные (организиционно-правовую форму лица, Ф.И.О.). Блокировка будет снята по истечение 15 дней, в случае непредставления Вами в Адвокатский кабинет письменных документов подтверждающих ваши авторские права или права собственности.

Оплатить с помощью:
с "Правилами покупки товаров" ознакомлен и согласен