НГУЭиУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем Вариант 4. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии - картон

Ситуационная (практическая) задача 1

Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

  2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Картон, т 19,9 22,2 24,2 26,9 29,3 31,3 33,9 34,8 37 37,6

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 Инвестиции в основной капитал,

руб. (Y) Объем производства,

руб. (X)

1 90945 2230

2 40149 1288

3 47734 2186

4 122963 4071

5 28381 2343

6 67292 1359

7 13515 2470

8 44836 5403

9 94387 2239

10 345301 24067

11 20717 953

12 36644 2895

13 47222 5337

14 50019 1057

15 80501 5829

16 66028 3411

17 63595 2728

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. Модели, описывающие экономические системы в развитии, называются: 

а. статические; 

б. стохастические; 

в. динамические; 

г. детерминированные; 

д. стабильные; 

е. нестабильные. 

2. Случайная компонента временного ряда отражает: 

а. влияние глобальных долговременных факторов; 

б. влияние факторов, не поддающихся учету и регистрации; 

в. влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые промежутки времени; 

г. общую тенденцию изменения корреляционной зависимости. 

3. Прогнозирование – это: 

а. воспроизведение основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально создан ном для этих целей; 

б. научно-обоснованное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития процессов; 

в. ряд числовых значений определенного показателя, характеризующего размеры изучаемого явления за определенные промежутки времени. 

Продолжение тестовых задание

4. Принцип инерционности предполагает: 

а. сохранение тенденций прошлого и настоящего в будущем; 

б. заполнение недостающих уровней временного ряда; 

в. прогнозирование реальных объектов в сфере бизнеса. 

5. Для нахождения параметров уравнения тренда может быть использован: 

а. метод наименьших квадратов; 

б. метод экстраполяции; 

в. метод экспоненциального сглаживания; 

г. метод Гаусса. 

6. Менеджер-аналитик занимался прогнозированием объемов продаж различных товаров для фирмы, торгующей радиоэлектроникой. Какой из его прогнозов оказался корректным? 

7. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет значимость: 

а. коэффициента корреляции; 

б. уравнения регрессии; 

в. коэффициента регрессии; 

г. свободного члена уравнения регрессии. 

8. В каких пределах изменяется коэффициент детерминации: 

а. от 0 до 1; 

б. от –1 до 0; 

в. от –1 до 1; 

г. от 0 до 10. 

9. Если коэффициент корреляции отрицателен, то в линейной модели: 

а. с ростом X уменьшается Y; 

б. с повышением X увеличивается Y; 

в. с уменьшением X растет Y; 

г. с ростом X не меняется Y. 

10. Относительные отклонения расчетных значений результирующего признака от его наблюдаемых значений используется при расчете: 

а. t-критерия Стьюдента; 

б. параметров регрессии; 

в. коэффициента эластичности; 

г. средней ошибки аппроксимации. 

Содержание

Ситуационная (практическая) задача 1. 3

Ситуационная (практическая) задача 2. 9

Тестовые задания. 16

Список использованных источников. 19

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.