Описание
Ситуационная (практическая) задача 1
Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:
Таблица 1 — Динамика показателя
| 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | |
| Безалкогольные
напитки, дал |
214 | 273 | 321 | 360 | 415 | 484 | 549 | 598 | 571 | 588 |
- Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
- Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
- Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
- Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
- Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
- Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Ситуационная (практическая) задача 2
Имеются условные данные о сети филиалов крупной международной корпорации:
Таблица 4 — Данные о сети филиалов крупной международной корпорации
| №
филиала |
Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. (Y) | Численность персонала,
руб. (X) |
| 1 | 9095 | 1533 |
| 2 | 4015 | 1275 |
| 3 | 4773 | 1442 |
| 4 | 12296 | 2335 |
| 5 | 2838 | 1061 |
| 6 | 6729 | 1009 |
| 7 | 1352 | 666 |
| 8 | 4484 | 1125 |
| 9 | 9439 | 1171 |
| 10 | 34530 | 7104 |
| 11 | 2072 | 786 |
| 12 | 3664 | 1152 |
| 13 | 4722 | 983 |
| 14 | 5002 | 1090 |
| 15 | 8050 | 1350 |
| 16 | 6603 | 1550 |
| 17 | 6360 | 1271 |
- Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
- Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии .
- 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.
- Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
- 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
Тестовые задания
1. Выберите три утверждения, которые положены в основу определения модели в общем смысле:
а. модель есть образ реального объекта;
б. модель представляет собой совокупность функций, уравнений, неравенств и их систем;
в. модель отражает все свойства объекта;
г. модель отражает существенные свойства объекта;
д. модель замещает объект в ходе исследования;
е. модель служит для планирования поведения экономического показателя в будущем.
2. Интервальными временными рядами называют такие, уровни которых характеризуют явление:
а. за определенные интервалы времени;
б. на определенный момент времени;
в. с помощью относительных величин;
г. с помощью средних величин.
3. 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.
4. В зависимости от уровня изучаемого процесса модели прогноза бывают:
а. отраслевые;
б. дискретные;
в. локальные.
5. По характеру развития объектов тенденция бывает:
а. среднего уровня;
б. дисперсии;
в. возрастающая.
6. С помощью какого критерия оценивается значимость уравнения регрессии:
а. хи-квадрат;
б. Фишера;
в. Дарбина – Уотсона;
г. Стьюдента?
7. Какое значение может принимать коэффициент детерминации:
а. 0,4;
б. –0,5;
в. –1,2;
г. 1,1?
8. Какая составляющая временного ряда отражает влияние на него долговременных факторов:
а. корелограмма;
б. лаг;
в. случайная компонента;
г. тренд?
9. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:
а.
b.
c.
d.
10. 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 изме-нении фактора на 1%;
в. предельно допустимое изменение варьируемого признака;
г. предельно возможное значение результата.
Список использованных источников
