Тестовые задания для самоконтроля:

1. Во втором квадранте межотраслевого баланса отражается:

101) факторные доходы;

102) отраслевая структура конечного спроса;

103) межотраслевые затраты;

104) трансформация факторных доходов в элементы конечного спроса.

2. Коэффициенты полных затрат межотраслевого балансового метода показывают:

201) сколько промежуточной продукции одной отрасли необходимо для производства валовой продукции другой отрасли;

202) сколько промежуточной продукции отрасли i необходимо для производства одной единицы валовой продукции отрасли j;

203) сколько валовой продукции отрасли i необходимо для производства одной единицы промежуточной продукции отрасли j;

204) сколько валовой продукции отрасли i необходимо для производства одной единицы конечной продукции отрасли j;

3. По какой формуле определяется объём добавленной стоимости в межотраслевом балансовом методе:

301) Xj = Xij+ Zj ;

302) Zj = . Xj .- Xij ;

303) Zj = . Xi .- Xij ;

304) Xi = Xij+ Zj .

4. В состав элементов конечного спроса в межотраслевой балансовой модели входят элементы:

401) предпринимательская прибыль;

402) экспорт;

403) косвенные налоги;

404) инвестиции.

5. Модель межотраслевого баланса используется в прогнозировании для:

501) прогнозирования объёмов отраслевого валового выпуска продукции;

502) прогнозирования изменения цен на продукцию отраслей;

503) прогнозирования валютного курса;

504) прогнозирования объемов конечного спроса.

6. Какой метод даёт возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения?

601) метод наименьших квадратов;

602) метод скользящей средней;

603) метод написания сценария;

604) метод экспоненциального сглаживания.

7. В прогнозировании экстраполяция (экстраполирование) применяется:

701) при изучении мнений экспертов;

702) при изучении временных рядов;

703) при изучении времени прогнозирования;

704) при анкетировании.

8. Продолжением уровней ряда динамики в прошлое – это

801) ретроспективная экстраполяция;

802) интерполяция;

803) перспективная экстраполяция;

804) простая экстраполяция.

9. Какой метод применяется в том случае, когда ряды динамики характеризуются резкими колебаниями показателей по годам:

901) метод наименьших квадратов;

902) метод скользящей средней;

903) метод написания сценария;

904) метод экспоненциального сглаживания.

10. Метод экспоненциального сглаживания позволяет:

1001) давать обоснованные прогнозы на основании рядов динамики, имеющих умеренную связь во времени, и обеспечивает большой учёт показателей, достигнутых в последние периоды наблюдения;

1002) отвлечься от случайных колебаний временного ряда путём замены значений внутри выбранного интервала средней арифметической величиной;

1003) минимизировать сумму квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчётными величинами;

11. Задачами корреляционного анализа являются:

1101) установление числового значения параметров уравнения регрессии;

1102) определение вида уравнения регрессии;

1103) отбор факторов, оказывающих существенное влияние на результирующий признак;

1104) измерение степени связности двух и более явлений.

12. Коэффициент корреляции представляет собой:

1201) среднее квадратическое отклонение значений результирующего признака;

1202) эмпирическую меру линейной зависимости между фактором и результирующим показателем;

1203) сумму квадратов отклонений фактических значений от расчётных;

1204) случайную ошибку случайной бесповторной выборки.

13. Корреляционно-регрессионный анализ применяется в прогнозировании для:

1301) исследования интенсивности зависимости между явлениями;

1302) определения вида и формы зависимости между явлениями;

1303) исследования глубины зависимости между явлениями;

1304) определения важности зависимости между явлениями.

14. Зависимость между случайными величинами, при которой изменение одной величины влечёт за собой изменение закона распределения другой величины, называется:

1401) функциональной;

1402) условной;

1403) статистической;

1404) случайной.

15. Характеристика отклонения случайных величин от их средней величины – это:

1501) коэффициент доверия;

1502) величина генеральной совокупности;

1503) дисперсия значений признака в генеральной совокупности;

1504) предельная ошибка случайной бесповоротной выборки.