Тема 2. Попередній аналіз даних та вибір методу прогнозування

1. Поясніть різницю між якісними та кількісними методами прогнозування­.

2. Що називається часовим рядом?

3. Опишіть усі компоненти часового ряду.

4. Дайте основні характеристики динаміки часового ряду.

5. У чому полягає суть декомпозиції часового ряду?

6. Які процеси називаються авторегресійнимі?

7. Які існують методи виявлення тренду?

8. Як перевіряється стаціонарність ряду?

9. У чому полягає суть методу перевірки різниць середніх рівнів?

10.У чому полягає суть методу Форстера-Стьюарта?

11. Що таке автокореляція?

12. Що вимірює коефіцієнт автокореляції?

13. Опишіть, як використовуються корелограми для аналізу коефіцієнтів автокореляції, що розраховуються для різних зрушень часового ряду.

14. Кожне із наступних тверджень описує стаціонарний або нестаціонарний
ряд. Визначте, до якого типу відноситься кожен із них.

а) ряд, який має тренд,

б) ряд, у якого середнє значення й дисперсія залишаються сталими у часі,

в) ряд, у якого середнє значення змінюється із часом,

г) ряд, який не містить ні підйому, ні спаду.

15. Нижче описано кілька типів рядів: випадкові, стаціонарні, які містять тренд або сезонні. Визначте тип кожного із цих рядів.

а) ряд, основні статистичні характеристики якого, такі як середнє й
дисперсія, залишаються сталими із часом,

б) часовий ряд, послідовні значення якого не пов’язані один із одним,

в) між усіма послідовними значеннями ряду існує тісний зв’язок,

г) значний коефіцієнт автокореляції з’являється для моменту зрушення, що дорівнює 4, і дані є щоквартальними,

д) ряд не містить ані підйому, ані спаду.

е) коефіцієнти автокореляції значно відрізняються від нуля для перших
кількох зрушень, а потім поступово згасають до нуля із збільшенням часу запізнювання.

16. Назвіть кілька методів прогнозування, які слід використати для прогнозування значень стаціонарних рядів. Наведіть приклади ситуацій, в яких застосування цих методів можливе.

17. Назвіть кілька методів прогнозування, які слід використати для прогнозування рядів із трендом. Наведіть приклади ситуацій, в яких застосування цих методів можливе.

18. Назвіть кілька методів прогнозування, які слід використати для прогнозування сезонних рядів. Наведіть приклади ситуацій, в яких застосування цих методів можливе.

19. Назвіть кілька методів прогнозування, які слід використати для прогнозування циклічних рядів. Наведіть приклади ситуацій, в яких застосування цих методів можливе.

20. Яку міру точності прогнозу слід використати у кожній з наступних ситуацій?
а) аналітику необхідно визначити, чи метод прогнозування дає зсунення,
б) аналітик припускає, що розмір або абсолютне значення прогнозованої
величини важливі в оцінці точності прогнозу,

в) аналітику необхідно виявити великі помилки прогнозу.

21. Які з наведених нижче тверджень щодо мір точності прогнозів є правильними?

а) показник МАРЕ бере до уваги дійсне значення прогнозної ­
величини,

б) показник MSE виявляє великі помилки,

в) показник МРЕ використовується для з’ясування того, чи модель систематично ­завищує або занижує прогноз,

г) перевага методу обчислення MAD полягає у тому, що він порівнює розмір
помилки із дійсними спостереженнями.

Поиск по сайту: