Экономико-статистическое моделирование… Вариант 5. НГУЭУ.

Описание

Ситуационная (практическая) часть

Текст ситуационной (практической задачи) № 1

Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Провести сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Построить линейную модель тренда, оценить ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оценить качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Построить точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразить на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретировать полученные результаты, сделать выводы.

Текст ситуационной (практической задачи) № 2

Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

1. Построить линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии 𝑎₁.
3. Выполнить корреляционный анализ, т.е. вычислить линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислить коэффициент детерминации. Сделать вывод.
5. Выполнить дисперсионный анализ. Протестировать статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α = 0,05. Сделать вывод.
6. Вычислить среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.

Тестовая часть
1. Модели, учитывающие влияние случайных компонентов на исследуемый объект, называются:
а. статические;
б. стохастические;
в. динамические;
г. детерминированные;
д. стабильные;
е. нестабильные.
2. Тенденция – это:
а. основное направление и закономерность развития явления или процесса;
б. аналитическая функция, которая описывает существующую динамику изучаемого показателя;
в. ряд числовых значений определенного показателя в последовательные периоды времени.
3. Экстраполяция — это:
а. некоторая математическая функция f(t), которая описывает тенденцию изменения явления;
б. нахождение уровней за пределами изучаемого временного ряда, то есть продление временного ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени;
в. основное направление, закономерность развития явления.
4. В зависимости от цели исследования прогнозы бывают:
а. сложные;
б. обществоведческие;
в. поисковые.
5. По характеру используемой информации модели различают:
а. временные и пространственные;
б. субглобальные, региональные, местные;
в. долгосрочные и краткосрочные.
6. Коэффициент корреляции r по абсолютной величине:
а. не превосходит единицы;
б. не превосходит нуля;
в. равен 2;
г. принимает любые значения.
7. Коэффициент b1 в линейной модели интерпретируется как коэффициент:
а. эластичности;
б. относительного роста;
в. корреляции;
г. абсолютного роста.
8. Коэффициент детерминации показывает:
а. на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;
б. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;
в. на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной;
г. долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной.
9. Относительные отклонения расчетных значений результирующего признака от его наблюдаемых значений используется при расчете:
а. t-критерия Стьюдента;
б. параметров регрессии;
в. коэффициента эластичности;
г. средней ошибки аппроксимации.
10. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:
а. ;
б. ;
в. ;
г.
Список используемой литературы