Контрольные вопросы.

1. В чем разница между моделью прогнозирования с аддитивной компонентой и мультипликативной?

2. Из скольких шагов состоит Алгоритм построения прогнозной модели? Опишите его.

3. Через какие фазы проходит процесс сезонного сглаживания?

4. Запишите формулы моделей прогнозирования с аддитивной компонентой и мультипликативной компонентой?

5. Что понимают под понятием «десезонализация» тренда?

Критерии оценки знаний студентов

Модульно-рейтинговая система оценки знаний предусматривает разделение дисциплины на модули, которые представляют собой совокупность тем дисциплины, которые формируют соответствующие умения и навыки. Дисциплина «Информационные технологии в менеджменте» разделена на три модуля. Каждый из модулей оценивается в 100 баллов, из которых 70 баллов – аудиторная работа, 30 – самостоятельная работа.

Самостоятельная работа оценивается при представлении и защите индивидуального проекта: оценивается постановка задачи максимально в 10 баллов, проектирование программного обеспечения в 10 баллов и в 10 баллов – своевременность представления и качество защиты. Контроль самостоятельной работы выполняется поэтапно, согласно плану КСП.

Аудиторная работа включает:

• присутствие на лекции – 10 баллов (представление конспекта), если студент не присутствовал на лекции или не писал конспект, число баллов уменьшается пропорционально отношению количества пропущенных лекций к общему их количеству;

• присутствие на лабораторных работах (10 баллов, принцип оценки тот же, что за присутствие на лекциях), представление отчета о выполнении лабораторной работы, который должен включать краткое изложение хода выполнения работы, письменный ответ на вопросы теста и защиту работы. Максимально каждый отчет по лабораторной работе оценивается в 10 баллов (5 баллов за оформление и письменные ответы, 5 – за защиту и своевременность представления);

• проверку теоретических знаний в форме проведения итогового контроля по модулю в письменной форме: ответ оценивается максимально в 10 баллов.

Согласно учебного плана семестровый контроль проводится в форме зачета. Баллы включаются в общий итог по дисциплине. Если студент набрал 50-64 балла, считается, что он согласно ECTS усвоил материал на «достаточно» и его результат может быть включен в общую оценку по дисциплине.

Контрольные вопросы к зачету.

1. Как для команды меню Сервис устанавливается команда Анализ данных?

2. Какие существуют инструменты пакета анализа в Microsoft Excel? Для чего они используются?

3. Как найти описание инструмента анализа с помощью справочной системы Excel?

4. Из каких элементов состоит Базовая таблица двухфакторного анализа? Запишите их.

5. Приведите примеры простой и множественной линейной регрессии?

6. Как производится статистическое оценивание линейной регрессии?

7. Как решается задача получения множественной регрессии?

8. Как используются нелинейные модели регрессии?

9. Что характеризует коэффициент корреляции, и как его вычислить?

10. Какие модели прогнозирования Вам известны?

11. Какие методы применяют для получения прогноза?

12. Какая математическая модель прогнозирования принята в методе скользящего среднего?

13. Какая математическая модель прогнозирования используется при линейном (нелинейном) прогнозе?

14. Какая идея лежит в основе метода экспоненциального сглаживания?

15. Как влияет величина константы сглаживания на быстроту отклика прогноза на скачок наблюдаемой функции?

16. Что такое тренд? В чем состоит его сущность?

17. Перечислите основные типы трендов. Какие из них поддерживает Excel?

18. Запишите формулу тренда каждого типа.

19. Поясните существенные различия между трендами. Изобразите вручную наиболее характерные конфигурации линий каждого типа тренда.

20. Какие средства построения трендов в Excel относят к вспомогательным, к промежуточным?

21. Какие средства Excel относятся к основным средствам построения трендов?

22. На каком типе диаграмм моделируются тренды?

23. Что выполняется ранее: расчет параметров тренда или построение диаграммы?

24. Чем отличается метка диаграммы от метки тренда на диаграмме?

25. В каком случае вы получите на диаграмме математический вид уравнения тренда?

26. Как должен быть представлен ряд периодов для успешного математического моделирования всех доступных в Excel трендов?

27. Какие практические правила желательно соблюдать, приступая к непосредственному моделированию трендов одного показателя?

28. Перечислите в технологической последовательности этапы построения трендов?

29. Как следует использовать возможности моделирования скользящей средней?

30. По каким критериям и соображениям следует выбирать истинный тренд из нескольких построенных трендов?

31. Как обеспечивается вероятностный характер прогноза на основе тренда?

32. Какой вид моделей нужен, если необходимо не только предсказывать будущие значения показателей, но и управлять их изменениями?

33. Какую роль играет корреляционный анализ в прогнозировании на основе трендов?

34. Какие некорректности можно встретить в отдельных версиях Excel при расчете доверительных интервалов прогноза?

35. В каких случаях можно не получить желаемый тренд?

36. На сколько позиций вперед желательно прогнозировать по тренду? Приведите пример неудачного выбранного горизонта прогноза.

37. В каких экономических исследовательских целях все же лучше строить несколько трендов не на отдельных диаграммах, а на единой диаграмме?

38. Перечислите достоинства и недостатки Excel в связи с анализом и прогнозированием на основе трендов.

39. Назовите другие программные пакеты, поддерживающие моделирование трендов. Какие особенности отличают эти пакеты от Excel?

40. С какой целью осуществляется анализ данных в менеджменте?

41. Опишите модель прогнозирования с аддитивной компонентой?

42. Как исключить влияние сезонных колебаний при расчете тренда?

43. Когда используется модель прогнозирования с мультипликативной компонентой?

44. Как осуществляется десезонализация тренда в мультиипликативной модели?