Каталог товаров
Steam Origin Разное Steam аккаунты Origin аккаунты Xbox аккаунты Базы данных Шаблоны для сайта Прогнозы на спорт Антивирусы WOT аккаунты Uplay аккаунты Warface аккаунтыПринимаем к оплате
Купить Статистические методы прогнозирования в экономике |
---|
Есть в наличии.
Цена:
770.00 руб.
|
В нашем магазине вы сможете купить Статистические методы прогнозирования в экономике дешево и надежно. Оплата онлайн, любым удобным способом.
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) |
Доп. 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 |
Количество продаж товара - 0
|
Тип товара: Товар: файл (30808085953187.rar,
108119 байтов)
|
Загружен - 08.08.2013 08:59:53
|
Продавец - ОРИГИНАЛ
|
Количество положительных отзывов: 0
|
Количество отрицательных отзывов: 0
|