Тема 4. Модели прогнозирование

1. Пусть некоторая фирма реализует на рынках города фрукты. Известны данные об объемах продаж

+а)

Январь	Февраль	Март	Апрель	Май
908	920	940	947	950

б) - нет т.к. должны быть равные интервалы времени

понедельник	вторник	четверг	пятница	суббота
201	219	209	208	230

+в)

2000 год	2001 год	2002 год	2003 год	2004 год
14576	14701	14854	15012	15201

г)

Гомель	Минск	Могилев	Брест	Витебск
1204	1867	990	814	1200

Какой(ие) набор(ы) данных являются примерами временных рядов?

2. Объектом прогнозирования не может быть:

• Рост курса доллара,

• Рост численности населения,

• Величина амортизационных отчислений,

• +Доход, получаемый от размещения средств на депозитном вкладе.

3. Коэффициент детерминации используется для:

• +оценки точности модели,

• расчета параметров тренда,

• вычисления значений временного ряда в будущем периоде.

4. Какой должен быть коэффициент детерминации, чтобы модель была приемлема для практического применения?

a) <=0

б) >=0

в) >=1

г) <=0,9

+д) >=0,9

е) <=0,5

ж) >=0,5

5. Метод экстраполяции — это:

• +метод продления на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом,

• метод нахождения параметров уравнения тренда,

• метод оценки точности выбранной модели,

• метод сглаживания фактических данных.

6. Для нахождения параметров уравнения тренда может быть использован:

• +метод наименьших квадратов,

• метод экстраполяции,

• метод экспоненциального сглаживания,

• метод Гаусса.

7. Метод экстраполяции может быть применен, если (отметить верные ответы):

• +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,

8. Научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем называется …

прогнозом

9. Устойчивое систематическое изменение процесса в течение продолжительного времени называется….

Трендом

10. Для чего применяется метод наименьших квадратов?

1. для прогнозирования объемов продаж

2. для оценки адекватности модели

3. +для определения параметров тренда

4. для оценки качества прогноза

11. Определите правильную последовательность этапов прогнозирования.

1. численная оценка параметров модели;2

2. предварительный анализ данных;1

3. выполнение прогноза;4

4. оценка адекватности и точности моделей.3

12. Пусть имеется тенденция роста спроса на определенный товар. Функция тренда выражает эту тенденцию в форме зависимости:

1. от уровня средней заработной платы

2. от цены на товар

3. от количества средств, затрачиваемых на рекламу

4. +от времени

5. от численности населения

13. От чего зависит, насколько близко проходит график выбранной функции тренда к фактическим данным?

1. от коэффициента детерминации

2. от параметров тренда

3. от прогнозных значений

4. +от случайных факторов

14. Какой показатель характеризует, насколько близко проходит график выбранной функции тренда к фактическим данным?

1. коэффициент детерминации

2. параметры тренда

3. +прогнозные значения

4. случайные факторы

15. Иванов Иван Иванович занимался прогнозированием объемов продаж различных товаров для фирмы, торгующей радиоэлектроникой. Какие из его прогнозов заведомо неправильны?

1. Для данных о продаже холодильников

		январь	февраль	март	апрель	май	июнь
		123	134	155	154	168	171

Была выбрана линейная модель , коэффициент детерминациипрогноз на июль: 105, а на август: 33.

2. +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.Rдолжна быть больше или равно 0 и меньше или равно 1

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

d) Для данных об объемах продаж микроволновых печей:

январь	февраль	март	апрель	май	июнь
84	93	96	108	120	132

Была выбрана линейная модель , коэффициент детерминации, прогноз на июль: 139, на август: 148.