Будь умным!

У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

удельная производительность отдача влияние фактора на результат

Работа добавлена на сайт samzan.net:


  1.  Параметры линейной регрессии содержательно интерпретируются как:

Параметры ai являются частными коэффициентами корреляции;

ai^2 интерпретируется как доля дисперсии Y, объяснённая Xi, при закреплении влияния остальных предикторов, то есть измеряет индивидуальный вклад Xi в объяснение Y.

Параметры при факторах ai - удельная производительность (отдача, влияние) фактора на результат.

  1.  Формула сглаживания на основе скользящей средней (по базе 4):

 или Yt=(0,5*Yt-2+Yt-1+Yt+Yt+1+*0,5Y+2)/4

  1.  Показатель соответствия тренда исходным данным R-квадрат рассчитывается как:

Коэффициент детерминации (R2) — это доля дисперсии отклонений зависимой переменной от её среднего значения, объясняемая рассматриваемой моделью связи (объясняющими переменными). В частном случае линейной связи R2 является квадратом коэффициента корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными.

Общая формула для вычисления коэффициента детерминации:

где yi - наблюдаемое значение зависимой переменной, а fi - значение зависимой переменной предсказанное по уравнению регрессии, y’- среднее арифметическое зависимой переменной.

и

  1.  Расчёт аддитивной сезонности производится в виде:

Если ряд отклоняется от значений тренда в каждой фазе цикла на одну и ту же величину, говорят об аддитивной сезонности.

Аддитивная сезонность моделируется расчётом коэффициентов сезонности. Коэффициент показывает отклонение ряда от тренда [в данной фазе].

Коэффициент (Kt) рассчитывается как среднеарифметическое отклонение ряда от тренда в данной фазе.

При аддитивной сезонности, исходный ряд (Yt) представляется как: (U - тренд) Yt = Ut + Kt + err.

  1.  Сглаживание ряда на основе скользящей средней улучшается, если база сглаживания:

Лучшие результаты получаются при выборе базы сглаживания длиной, равной периоду цикличности.

  1.  При увеличении базы сглаживания методом скользящей средней, сглаженный ряд получается более:

Гладким, но сокращается длина ряда

  1.  Индекс сезонности это:

Мультипликативная сезонность моделируется расчётом индексов сезонности, которые показывают отклонения ряда от тренда.

Индекс рассчитывается как среднее относительное отклонение ряда от тренда в данной фазе.

  1.  Укажите способы определения типа тренда:

1. Визуально

2. На основе теории канала

3. На основе агрегирования ряда данных

4. На основе сглаживания ряда данных

5. На основе тестирования ряда данных

  1.  Если Р-значение = 0,95 , то это значит, что:

Выбранный фактор – незначимый, и его необходимо исключить из модели и перерассчитать параметры новой регрессии.

  1.  Под краткосрочным прогнозом понимают:

До 1 года или с горизонтом, равным менее 1/3 базы.

  1.  Прогноз это:

Прогноз – предвидение, осуществление которого не зависит от предсказателя.

Прогнозирование – вероятностное, научно обоснованное с помощью принятых процедур, суждение о неизвестном.

  1.  Приведите примеры способов аппроксимации.

Аппроксимация – заполнение значений в динамическом ряду на основании известных значений.

Способы аппроксимации:

  •  повторить последнее известное значение (слева или справа);
    •  взять среднее (в различных видах) значение от известных соседних;
    •  взять трендовое значение (способ применим, если тренд уже построен).

  1.  Линейный тренд ряда ошибки должен совпадать с:

Осью X.

  1.  Если фактор затухания ("бетта") экспоненциального сглаживания равен 1, то сглаженный ряд представляет собой:

Исходный ряд.

  1.  Почему прогнозирование долгосрочного развития на основе полиномов высокой степени производится сравнительно редко?

Потому что тяжело выявить направление тренда.

  1.  Запишите уравнение линейного тренда:

тренд (U): Ut = at + b.

  1.  Какая функция MS Excel производит расчет по экспоненциальному тренду:

РОСТ()

  1.  Функция Кобба-Дугласа (производственная) записывается в виде формулы:

Производственная: Yt = A * (X1/X1’)^a1 * (X2/X2’)^a2 *  …

Xi – объем используемого ресурса i;

Xi’ - объем используемого ресурса I при «единичном производстве»;

A – объем «единичного производства»;

ai – увеличение А при увеличении потребления ресурса i.

Если в качестве ресурсов выступают только два фактора – капитал К и труд L, говорят о функции Кобба-Дугласа Yt = A * Kt^a * Lt^b.

  1.  Для расчёта значений линейного тренда MS Excel содержит функцию:

ПРЕДСКАЗ()

ТЕНДЕНЦИЯ()

  1.  Нарисуйте типичный вид экспоненциального тренда.

  1.  Какая проблема возникает при сглаживании ряда на основе скользящего среднего по чётной базе?

Непонятно к какому периоду относить усреднённые значения.

  1.  Чем отличается экспоненциальный тренд от показательного?

Линия экспоненциального тренда начинает расти медленно и затем постоянно растет с возрастающим темпом, а линия показательного тренда имеет стабильный темп роста.

  1.  В набор факторов регрессии включают сдвинутые во времени ряды для того, чтобы:

Получить авторегрессию.

  1.  Однофакторная регрессия это:

Построение модели парной регрессия (или однофакторная модель) заключается в нахождении уравнения связи двух показателей у и х, т.е. определяется как повиляет изменение одного показателя на другой.

  1.  Фаза цикла это –

Номер наблюдения внутри периода цикла. Если период цикла – N, говорят о наличии N фаз.

  1.  Под поисковым прогнозом понимают:

Поисковый прогноз — это прогноз, с помощью которого определяется возможное состояние (пути развития) явления в будущем.

  1.  Авторегрессия это:

Регрессия ряда к своим значениям в прошлом.

Зависимость текущих значений динамического ряда от своих значений в прошлом.

  1.  Ряд ошибки может быть признан случайным, если:
    •  Случайные ошибки имеют нулевую среднюю и конечную дисперсию.
    •  Случайная ошибка не коррелирована с независимыми переменными.
    •  Случайная ошибка подчинена нормальному закону распределения.

  •  ряд лежит в горизонтальном канале;
    •  линейный тренд ряда совпадает с осью Х;
    •  размах колебаний ряда незначителен.

  1.  Почему прогнозирование долгосрочного развития в экономике на основе линейной регрессии часто не даёт хорошего результата?

В долгосрочном плане предположение о постоянстве параметров регрессии (производительность труда, фондоотдача, материалоотдача) недостоверно.

  1.  Разрывы в динамических рядах при построении регрессии необходимо восполнить потому, что:

Потому что они являются некорректными (их нужно аппроксимировать).

  1.  Модель динамического ряда тем точнее описывает данные, чем больше значение R^2 близко к:

Единице.

  1.  Прогноз по тренду Y= - 0,002t + 8,12 со временем будет расти / падать?

Падать.

  1.  Динамический ряд разделён на три сменяющих друг друга канала, значит тренд ряда это:

Полином 3й степени.

  1.  Какой вид сглаживания не сокращает длину ряда?

Метод экспоненциального сглаживания.

  1.  Априорные ошибки это:

Априорные ошибки оценивают отклонение известных значений ряда от тренда.

  1.  Каналу с прямолинейными границами соответствует тренд в виде функции:

Линейный тренд: U(t) = a*t+b.

  1.  Если ряд с первоначального уровня 126 растёт ежепериодно на 18%, то тренд этого ряда записывается в виде функции (формула):

Показательный тренд: Y = 126*1,18^t

  1.  Какие динамические ряды лучше описываются трендовой моделью (по сравнению с регрессией)?

  1.  Чем отличается серийное агрегирование от календарного?

В календарном агрегируют точные даты, а серийном серии.

  1.  Укажите компоненты трендовой модели динамического ряда:

Тренд, цикличность и ошибка.

  1.  Если фактор затухания ("бетта") экспоненциального сглаживания равен 0, то сглаженный ряд представляет собой:

Константу (прямую).

  1.  Интервальный прогноз это:

Прогноз, включающий в себя границы возможного отклонения от точечного прогноза в пределах заданной вероятности, называется интервальным.

Точечный прогноз представляет собой конкретное численное значение уровня в прогнозируемый период (момент) времени. Интервальный прогноз – диапазон численных значений, предположительно содержащий прогнозируемое значение уровня.

  1.  Корреляционное поле это:

Графическое отображение зависимости двух признаков.

  1.  Для расчёта чего предназначена функция ТЕНДЕНЦИЯ() MS Excel ?

Линейного тренда.

  1.  Прогноз валиден, если:

Он непрерывен, многовариантен и имеет экономическую целесообразность.

  1.  Разрыв динамического ряда это:

Отсутствие данных за часть периодов.

  1.  Фактор времени в уравнении регрессии нужен для:

Фактор времени вводится в модель для устранения автокорреляции из динамического ряда.

  1.  Запишите уравнение линейной регрессии:

где b – первоначальное значение изучаемого ряда (при значении всех факторов =0), ai - удельная производительность (отдача, влияние) фактора на результат.

  1.  Канал динамического ряда заканчивается, когда:

График выйдет за одну из границ канала.

  1.  Набор содержательных факторов регрессии признаётся полным, если:

Все причины изучаемого явления установлены.

  1.  Как можно определить период сезонности в динамическом ряду:

Сезонность - вид цикличности, обусловленный временем года.

Методы расчета сезонной составляющей (наиболее применимые):

  •  коэффициенты и индексы сезонности;
    •  аналитическая функция;
    •  изменяющееся по фазам цикла семейство трендов.

  1.  При моделировании сезонности, число рассчитываемых коэффициентов / индексов равно:

Число коэффициентов равно числу фаз.

  1.  Сделанный на основе тренда Y= 2,8 * е ^ ( 0,11t ) прогноз со временем будет: (увеличиваться / уменьшаться)

Увеличиваться.

  1.  Фактор регрессии это:

Фактор – признак, на основе которого производится предсказание значения другого признака – регрессии.

  1.  Предполагаемые факторы линейной регрессии должны быть высококоррелирующими с ________________ и низкокоррелирующими с ____________.

Предполагаемые факторы линейной регрессии должны быть высококоррелирующими с лучшими факторами и низкокоррелирующими с худшими.

Факторы регрессии должны хорошо коррелировать с регрессором и плохо – между собой.

  1.  Производственная функция это:

Производственная функция – зависимость результата работы от потребляемых ею ресурсов.

  1.  База прогноза это:

Исходный динамический ряд.

Часть данных, по которым построена модель.

  1.  Что больше сокращает динамический ряд - агрегирование или сглаживание?

Сглаживание.

  1.  Если ряд с первоначального уровня 126 увеличивается ежепериодно на 18, то тренд этого ряда записывается в виде функции (формула):

Линейный тренд: U(t) = 18*t+126.

  1.  Параметры тренда обычно рассчитываются на основе критерия минимизации:

Суммы квадратов отклонений ряда от тренда.

  1.  При наличии в динамическом ряду и отрицательных и положительных наблюдений, какой тренд НЕ может быть построен:

Логарифмический.

  1.  Для расчета значений регрессии предназначена функция MS Excel:

ЛИНЕЙН()

  1.  Динамический ряд это:

Временной (динамический) ряд – изменение признака со временем. Или: это вариационный ряд, где наблюдения – моменты времени.

  1.  "Y-пересечение" в моделях тренда и регрессии это:

Точка пересечения линией регрессии оси ординат (оси Y).

  1.  Сглаживание динамического ряда это:

Сглаживание - построение производного ряда меньшей колеблемости.

  1.  Хороший фактор регрессии имеет коэффициент корреляции с регрессором:

Близкий к единице.

  1.  Корреляция это:

Статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин.

  1.  Интерполяция это:

Заполнение пропущенных наблюдений внутри временного ряда.

  1.  Выбросом в динамическом ряду называется:

Значение, резко отличное от соседних.

  1.  Экспоненциальное сглаживание, как правило, даёт лучший результат, при значении коэффициента адаптации:

0,3.




1. Адамс, Сэмюэл
2. научиться работать с простейшими формулами и функциями в MS Excel.html
3. Відповідно до Федерального закону про соціальне забезпечення інваліди в Німеччині мають такі права та піл
4. Рассуждение о поззии и руководство к искусству чимало новацій
5. Реферат- Понятие и предмет судебной речи
6. а тимин и цитозин основания пиримидинового ряда
7. Лабораторная работа ’ 7 Тема.html
8. Хомяков Дмитрий Алексеевич
9. реферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата медичних наук Київ 2001 Дис
10. С 570 Ясное как солнце сообщение широкой публике о сущности новейшей философии если не хотят
11. Организационно-кадровое обеспечение государственой кадровой политики
12. Снеговик В подсоленной воде отварите 450 г куриного филе а затем остудите и нарежьте мелкими кубиками
13. Реферат Особенности производства картонной упаковки
14. Тема 8 Конкуренція і монополія у ринковій економіці План Конкуренція- сутність умови виникнення та
15. Сарапул в истории воздухоплавания
16. Лабораторная работа 2 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИКИ Цель работы- 1
17. РЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук1
18. В начале было Слово 2728 декабря 2013 года в ДуховноПросветительском центре АлександроНевской лавры г
19. ИСТОРИЯ МОСКВЫ Москва возникла как городок
20. принятие решения о размещении эмиссионных ценных бумаг; 2 утверждение решения о выпуске дополнительном в

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе