· оценки точности модели,
· расчета параметров тренда,
· вычисления значений временного ряда в будущем периоде.
a) <=0
б) >=0
в) >=1
г) <=0,9
д) >=0,9
е) <=0,5
ж) >=0,5
· метод продления на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом,
· метод нахождения параметров уравнения тренда,
· метод оценки точности выбранной модели,
· метод сглаживания фактических данных.
· метод наименьших квадратов,
· метод экстраполяции,
· метод экспоненциального сглаживания,
· метод Гаусса.
· временной ряд экономического показателя действительно имеет тренд,
· значения экономического показателя непрерывно возрастают,
· общие условия, определяющие развитие системы в прошлом, останутся без существенных изменений в будущем
· известны не менее 18 значений временного ряда,
d) для оценки качества прогноза
1) численная оценка параметров модели;
2) предварительный анализ данных;
3) выполнение прогноза;
4) оценка адекватности и точности моделей.
12. Пусть имеется тенденция роста спроса на определенный товар. Функция тренда выражает эту тенденцию в форме зависимости:
a) от уровня средней заработной платы
b) от цены на товар
c) от количества средств, затрачиваемых на рекламу
d) от времени
e) от численности населения
13. От чего зависит, насколько близко проходит график выбранной функции тренда к фактическим данным?
a) от коэффициента детерминации
b) от параметров тренда
c) от прогнозных значений
d) от случайных факторов
14. Какой показатель характеризует, насколько близко проходит график выбранной функции тренда к фактическим данным?
a) коэффициент детерминации
b) параметры тренда
c) прогнозные значения
d) случайные факторы
15. Иванов Иван Иванович занимался прогнозированием объемов продаж различных товаров для фирмы, торгующей радиоэлектроникой. Какие из его прогнозов заведомо неправильны?
a) Для данных о продаже холодильников
январь |
февраль |
март |
апрель |
май |
июнь |
||
123 |
134 |
155 |
154 |
168 |
171 |
||
Была выбрана линейная модель , коэффициент детерминации прогноз на июль: 105, а на август: 33.
b) Для данных о продаже телевизоров
январь |
февраль |
март |
апрель |
май |
июнь |
||
10 |
12 |
11 |
13 |
17 |
20 |
||
Была выбрана экспоненциальная модель , коэффициент детерминации , прогноз на июль: 22, на август: 25.
с) Для данных об объемах продаж стиральных машин:
январь |
февраль |
март |
апрель |
май |
июнь |
84 |
93 |
100 |
108 |
120 |
130 |
Была выбрана линейная модель , коэффициент детерминации , прогноз на июль:138, на август: 147.
варь |
февраль |
март |
апрель |
май |
июнь |
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.