НГУЭиУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем Вариант 3. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии -Ткани шерстяные

Ситуационная (практическая) задача 1

Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

  2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Ткани шерстяные, м2 5465 5657 4796 4460 3647 3034 2983 2874 2391 1819

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней. 

2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов. 

3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования. 

4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы. 

5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд. 

6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы. 

Ситуационная (практическая) задача 2

Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

№ филиала Оборот розничной торговли, руб. (Y) Стоимость основных фондов, руб. (X)

1 143302 671563

2 110850 384939

3 97293 421136

4 193277 788059

5 71001 350925

6 98857 449711

7 46092 295091

8 97695 435966

9 117750 635096

10 1016780 4442527

11 62813 258382

12 97030 577233

13 101861 477280

14 98311 467691

15 126770 729864

16 151331 562328

17 105441 821370

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной. 

2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии а1. 

3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X. 

4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод. 

5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод. 

6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления. 

Тестовые задания 

1. Соответствие модели исследуемым чертам и свойствам исходного объекта называется: 

а. критерий оптимальности; 

б. динамичность; 

в. адекватность; 

г. правильность. 

2. Если значения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то для вычисления прогнозного значения в следующей точке корректно использовать: 

а. средний абсолютный прирост; 

б. средний темп роста; 

в. средний темп прироста; 

г. среднее квадратическое отклонение. 

3. Период упреждения прогноза – это: 

а. рассматриваемый период исходных данных; 

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

в. значение последнего уровня исходных данных. 

4. Для чего применяется метод наименьших квадратов? 

а. для прогнозирования объемов продаж; 

б. для оценки адекватности модели; 

в. для определения параметров тренда; 

г. для оценки качества прогноза. 

Продолжение тестовых задание

5. Пусть имеется тенденция роста спроса на определенный товар. Модель тренда выражает эту тенденцию в форме зависимости: 

а. от уровня средней заработной платы; 

б. от цены на товар; 

в. от количества средств, затрачиваемых на рекламу; 

г. от времени; 

д. от численности населения. 

6. Какая составляющая временного ряда отражает влияние на него факторов, повторяющихся через некоторые промежутки времени: 

а. корелограмма; 

б. лаг; 

в. случайная компонента; 

г. циклическая компонента? 

7. Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными: 

а. линейная связь отсутствует; 

б. существует линейная связь; 

в. ситуация неопределенна; 

г. существует обратная связь. 

8. Коэффициент детерминации показывает: 

а. на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу; 

б. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу; 

в. на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изме-нения независимой переменной; 

г. долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной. 

9. Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется: 

а. ошибками спецификации; 

б. ошибками прогноза; 

в. мультиколлинеарностью; 

г. гетероскедастичностью. 

10. Какой метод не может быть использован для оценки параметров уравнения регрессии: 

а. метод избранных точек; 

б. метод наименьших квадратов; 

в. графический метод; 

г. метод наименьших расстояний. 

Содержание

Ситуационная (практическая) задача 1 3

Ситуационная (практическая) задача 2 8

Тестовые задания 15

Список использованных источников 18

Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.

Работа была выполнена в 2021 году, принята преподавателем без замечаний.

Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) или прикрепленном демо-файле.

Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.

Объем работы 19 стр. TNR 14, интервал 1,5.

Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.