АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Тема 6. Прогнозування тренд-сезонних процесів

Читайте также:
  1. Аналіз туристичного ринку та прогнозування його розвитку
  2. БЕЗПЕЧНІСТЬ ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ
  3. Види (типи) виробництва і характеристика їх технологічних процесів. Організаційні форми роботи.
  4. Визначення параметрів зон хз під час аварійного прогнозування.
  5. Вимоги безпеки до галузевих технологічних процесів та обладнання.
  6. Вкажіть основні види методів прогнозування за класифікаційною ознакою «алгоритм виконання»
  7. ВПЛИВ УКРАЇНСЬКОЇ КУЛЬТУРИ НА РОЗВИТОК КУЛЬТУРНИХ ПРОЦЕСІВ РОСІЇ
  8. Г) побудові моделей економ.явищ та процесів з метою вибору оптим. варіанту управління підприємством.
  9. Глобалізація як новий етап розвитку інтеграційних процесів у світовій економіці.
  10. Графік організації технологічних процесів
  11. Дайте характеристику гнучкості процесів, гнучкості системи (організації) та виробничої гнучкості підприємства (5 балів).
  12. Державне програмування та прогнозування економіки.

1. Які явища впливають на тренд-цикли більшості соціально-економічних показників?

2. Опишіть усі компоненти часового ряду.

3. Запишіть тренд-сезонну модель із подвійною індексацією.

4. Як враховує коливання рівнів досліджуваного показника індекс сезонності?

5. Поясніть ідею декомпозиції часових рядів.

6. Поясніть, у яких випадках метод мультиплікативної декомпозиції є більш підходящим, ніж метод адитивної декомпозиції.

7. Які моделі тренду повинні бути використані у кожному з наступних випадків?

а) змінна зростає із сталим відношенням;

б) змінна зростає із сталою швидкістю до моменту насичення, а потім вирівнюється;

в) змінна зростає на сталу величину.

8. Які існують методи виявлення тренду?

9. Які існують методи виявлення сезонності?

10. У чому сутність ітераційних методів фільтрації компонент часового ряду?

11. Чи можна використати лінійну регресію для оцінювання сезонного фактора?

12. Як враховують сезонність моделі згладжування часових рядів?

13. Як враховують сезонність ARIMA-моделі?

14. 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.

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

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

 

Тема 7. Прогнозування на основі економетричних методів і моделей

1. Яке допущення класичної регресії найчастіше порушується під час аналізу часових рядів?

2. Чому наявність серійної кореляції утворює проблеми під час аналізу часових рядів?

3. Що є причиною серійної кореляції?

4. Яка статистика частіш за все використовується для дослідження серійної кореляції?

5. Необхідно перевірити наявність серійної кореляції на рівні значущості 0,01 для 32 залишків з регресії із двома незалежними змінними. Яке слід прийняти рішення, якщо розраховане значення статистики Дарбіна-Уотсона дорівнює 1,5?

6. Запропонуйте спосіб вирішення проблеми автокореляції.

7. Як працює модель авторегресії?

8. Сформулюйте алгоритм виконання процедури Кохрейна-Оркатта.

9. За яким методом слід оцінювати параметри регресії, якщо рівні часового ряду автокорельовані?


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)