Анализ временных рядов и прогнозирование

ПРАКТИКУМ

Приложение 4

Значения средней µ и стандартных ошибок σ1 и σ2 для n от 10 до 50

Приложение 5

Критические значения кумулятивного Т-критерия при = 0,05

182

ПРАКТИКУМ

Приложение 6

Распределение критерия Дарбина-Уотсона для положительной автокорреляции (для 5%-ного уровня значимости)

183

Тесты

185

ТЕСТЫ

ИТОГОВЫЙ ТЕСТ

1.Прогнозирование – это:

—воспроизведение основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально созданном для этих целей;

—научно-обоснованное, основанное на системе установленных причинноследственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития процессов;

—ряд числовых значений определенного показателя, характеризующего размеры изучаемого явления за определенные промежутки времени.

2.Прогноз – это:

—отрезок времени от момента, для которого имеются последние данные об изучаемом процессе до момента, к которому относится прогноз;

—количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта, с относительно высокой степенью достоверности, на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего;

—форма проявления причинной связи между последовательными значениями показателей.

3.Предсказание – это:

—это отображение или аналог явления или процесса в основных существенных для него чертах;

—предвидение таких событий, количественная характеристика которых невозможна или затруднена;

—это отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте до момента, к которому относится прогноз.

4.Экстраполяция – это:

—некоторая математическая функция f (t), которая описывает тенденцию изменения явления;

—нахождение уровней за пределами изучаемого временного ряда, то есть продление временного ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени;

—основное направление, закономерность развития явления.

5.Тенденция – это:

—основное направление и закономерность развития явления или процесса;

—аналитическая функция, которая описывает существующую динамику изучаемого показателя;

—ряд числовых значений определенного показателя в последовательные периоды времени.

6.Тренд – это:

—форма проявления причинно-следственных связей между признаками;

—аналитическая функция, описывающая тенденцию изменения явления;

—основное направление развития явления.

186

ТЕСТЫ

7.Объективизация прогноза – это:

—построение объективного прогноза;

—процедура выбора метода прогнозирования;

—оценка точности прогноза.

8.Принцип инерционности предполагает:

—сохранение тенденций прошлого и настоящего в будущем;

—заполнение недостающих уровней временного ряда;

—прогнозирование реальных объектов в сфере бизнеса.

9.Уровни временного ряда формируются под влиянием следующих компонент:

—cезонной;

—автокорреляции;

—времени.

10.В зависимости от цели исследования прогнозы бывают:

—сложные;

—обществоведческие;

—поисковые.

11.В зависимости от уровня изучаемого процесса модели прогноза бывают:

—отраслевые;

—дискретные;

—локальные.

12.По характеру развития объектов во времени модели прогноза бывают:

—циклические;

—пространственные;

—территориальные.

13.В зависимости от области применения прогнозы бывают:

—cреднесрочные;

—обществоведческие;

—региональные.

14.По характеру используемой информации модели различают:

—временные;

—субглобальные;

—долгосрочные.

15.По сложности различают прогнозы:

—cложные;

—текущие;

—естествоведческие.

187

ТЕСТЫ

16.По масштабности объекта изучения прогнозы бывают:

—cтруктурные;

—текущие;

—с полным информационным обеспечением.

17.Период упреждения прогноза – это:

—рассматриваемый период исходных данных;

—период времени от последнего уровня исходных данных до момента, на который строится прогноз;

—значение последнего уровня исходных данных.

18.По времени упреждения прогнозы бывают:

—краткосрочные;

—макроэкономические;

—пространственно-временные.

19.По характеру развития объектов тенденция бывает:

—cреднего уровня;

—дисперсии;

—возрастающая.

20.Тенденция автокорреляции – это:

—тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда;

—изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда;

—математическая функция, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

21.Тенденция дисперсии – это:

—тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда;

—изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда;

—математическая функция, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

22.Тенденция среднего уровня – это:

—тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда;

—изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда;

—аналитически выражается в виде математической функции, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

23.Тенденция в целом определяется на основе:

—кумулятивного Т-критерия;

—дисперсионного анализа;

—метода гармонических весов.

188

ТЕСТЫ

24.Тенденция среднего уровня определяется методом:

—cравнения средних уровней временного ряда;

—кумулятивного Т-критерия;

—критерия серий, основанного на медиане выборки.

25.Тенденция в дисперсиях определяется методом:

—Фостера – Стюарта;

—кумулятивного Т-критерия;

—дисперсионного анализа.

26.Метод сравнения средних уровней временного ряда позволяет проанализировать наличие или отсутствие:

—тенденции среднего уровня;

—тенденции в дисперсиях;

—тенденции автокорреляции.

27.Метод Фостера – Стюарта позволяет проанализировать тенденцию в:

—cредних;

—дисперсиях;

—автокорреляции.

28.При выполнении какого из неравенств подтверждается наличие тенденции средних:

—t расч. < t табл.;

—t расч. > t табл.;

—t расч. = t табл.

29.При выполнении какого из неравенств делается вывод о наличии тенденции в дисперсиях:

—F расч. < F критич.

—F расч. > F критич.

—F расч. = F критич.

30.При выполнении какого неравенства подтверждается наличие тенденции на основе кумулятивного Т-критерия:

—Т расч. < Т критич.;

—Т расч. > Т критич.;

—Т расч. = Т критич.

31.В основе реализации дисперсионного метода анализа лежит критерий:

—Стьюдента;

—Фишера – Снедекора;

—Серий.

189

ТЕСТЫ

32.При каком соотношении двух неравенств в критерии серий делается вывод о случайностиотклонений эмпирических итеоретических значений временного ряда:

—выполняются одновременно;

—ни одно не выполняется;

—выполняется хотя бы одно.

33.Верификация прогноза – это:

—оценка достоверности статистических прогнозов;

—оценка точности статистических прогнозов;

—оценка адекватности статистических прогнозов.

190

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

Учебная программа

191

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

1. Цель и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе

1.1. Цель преподавания дисциплины

Преподавание дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование» строится исходя из требуемого уровня базовой подготовки экономистов по различным специальностям. Конечной целью изучения дисциплины является формирование у будущих специалистов глубоких теоретических знаний и практических навыков по экономикостатистическому анализу состояния и перспектив развития конкретных социальноэкономических явлений и процессов на основе построения адекватных, и в достаточной степени аппроксимирующих реальные явления и процессы прогностических моделей, на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования.

Роль и место дисциплины в профессиональной подготовке экономистов-статисти- ков определяется ее значительностью в изучении студентами специальных дисциплин.

Дисциплина «Анализ временных рядов и прогнозирование» является органическим продолжением курса «Теория статистики». Поэтому, для успешного овладения ею требуется предварительное изучение таких дисциплин как «Теория статистики», «Теория вероятности и математическая статистика», «Экономическая информатика и вычислительная техника», а также специальных дисциплин.

1.2. Задачи изучения дисциплины

Программа разработана с учетом требований, установленных в государственном образовательном стандарте высшего профессионального образования, к подготовке специалистов в области статистики.

Входе изучения дисциплины ставятся задачи научить студентов:

•методологии анализа временных рядов и прогнозирования;

•изучать самостоятельно научную и учебно-методическую литературу по анализу временных рядов и прогнозированию и уметь составлять критические обзоры опубликованных работ;

•использовать в своей деятельности современные статистико-математические методы

имодели.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

Знать:

•существующие статистико-математические методы и модели, применяемые при анализе, расчете и прогнозировании показателей, представленных временными рядами;

•основные принципы статистического моделирования;

•границы возможностей, предпосылки и область применения статистико-математиче- ских методов при построении статистических моделей прогноза и обеспеченность их программными средствами;

•методику сбора и анализа статистической информации, необходимой для разработки экономико-статистических моделей.

Уметь:

•осуществлять постановку задач при разработке статистических моделей, отражающих в динамике структуру, взаимосвязь сложных социально-экономических явлений и

192