Решение задач и выполнение научно-исследовательских разработок: Отправьте запрос сейчас: irina@bodrenko.org
Контрольные
вопросы
к
лекции № 5 «Методы
и модели прогнозирования временных рядов
экономических показателей»
по
предмету
«Математическое моделирование
экономических систем»
1.
Модель прогнозирования называется аддитивной, если временной ряд представлен в виде:
А) разложения на компоненты – главная тенденция,
сезонные колебания, циклические колебания и случайная составляющая;
Б) произведения составляющих компонентов;
В) суммы составляющих компонентов.
2.
Модель прогнозирования называется мультипликативной, если временной ряд представлен в виде:
А) разложения на компоненты – главная тенденция,
сезонные колебания, циклические колебания и случайная составляющая;
Б) произведения составляющих компонентов;
В) суммы составляющих компонентов.
3.
Для проверки гипотезы о существовании тренда временного ряда используется:
А) критерий «восходящих и нисходящих» серий;
Б) метод Ирвина;
В) критерий Дарбина-Уотсона.
4.
Для выявления аномальных
уровней временных рядов используется:
А) критерий «восходящих и нисходящих»
серий;
Б) метод Ирвина;
В) критерий Дарбина-Уотсона.
5.
К числу методов, учитывающих
неравнозначность данных, можно отнести:
А) методы, основанные на разложении временного ряда на компоненты: главная
тенденция (тренд), сезонные колебания, циклические колебания и случайная
составляющая;
Б)
методы, основанные на
построении многофакторных корреляционно-регрессионных моделей;
В) метод авторегрессии
с последующей адаптацией коэффициентов уравнения, метод взвешенных отклонений.
6.
Фильтрация исходного динамического ряда включает процедуру:
А)
сглаживания исходного динамического ряда;
Б) выравнивания исходного динамического ряда;
В) и А), и Б).
7.
Для приближенной оценки
параметра экспоненциального сглаживания используется:
А) соотношение Брауна
и соотношение Мейера;
Б) критерий
Дарбина и Уотсона;
В) коэффициент автокорреляции.
8.
Модель прогнозирования считается
лучшей со статистической точки зрения, если она:
А) является адекватной;
Б) наиболее точно описывает исходный
динамический ряд;
В) и А), и Б).
9.
Модель прогнозирования
считается адекватной, если она:
А) учитывает существенную закономерность исследуемого процесса;
Б) характеризуется наличием и учетом определенных статистических свойств
остаточной компоненты;
В) и А), и Б).
10. Характеристиками точности математической модели прогнозирования являются:
А)
оценка стандартной ошибки,
средняя относительная ошибка оценки;
Б)
среднее линейное отклонение,
ширина доверительного интервала в точке прогноза;
В) и А), и Б).