К количественным оценкам ошибки прогноза относят тест - Исправление ошибок и поиск оптимальных решений проблем

Помощь студентам
Онлайн тесты
Юридические дисциплины
Основы социального прогнозирования. Модуль 1. Прогностика как научная дисциплина. Виды прогнозов и методы прогнозирования

Обновлено: 28.02.2021
948

29 вопросов

Выполним любые типы работ

Дипломные работы
Курсовые работы
Рефераты
Контрольные работы
Отчет по практике
Эссе

Узнай бесплатно стоимость работы

Мы поможем сдать на отлично и без пересдач

Контрольная работа

от 1 дня
/

от 100 руб
Курсовая работа

от 5 дней
/

от 1800 руб
Дипломная работа

от 7 дней
/

от 7950 руб
Реферат

от 1 дня
/

от 700 руб
Онлайн-помощь

от 1 дня
/

от 300 руб

Нужна помощь с тестами?

Оставляй заявку — и мы пройдем все тесты за тебя!

Источник

Важным этапом прогнозирования
социально-экономических явлений
является оценка точности и надежности
прогнозов.

Эмпирической мерой точности прогноза,
служит величина его ошибки, которая
определяется как разность между
прогнозными ()
и фактическими (у_t)
значениями исследуемого показателя.
Данный подход возможен только в двух
случаях:

а) период упреждения известен, уже
закончился и исследователь располагает
необходимыми фактическими значениями
прогнозируемого показателя;

б) строится ретроспективный прогноз,
то есть рассчитываются прогнозные
значения показателя для периода времени
за который уже имеются фактические
значения. Это делается с целью проверки
разработанной методики прогнозирования.

В данном случае вся имеющаяся информация
делится на две части в соотношении 2/3
к 1/3. Одна часть информации (первые 2/3
от исходного временного ряда) служит
для оценивания параметров модели
прогноза. Вторая часть информации
(последняя 1/3 части исходного ряда)
служит для реализации оценок прогноза.

Полученные, таким образом, ретроспективно
ошибки прогноза в некоторой степени
характеризуют точность предлагаемой
и реализуемой методики прогнозирования.
Однако величина ошибки ретроспективного
прогноза не может в полной мере и
окончательно характеризовать используемый
метод прогнозирования, так как она
рассчитана только для 2/3 имеющихся
данных, а не по всему временному ряду.

В случае если, ретроспективное
прогнозирование осуществлять по связным
и многомерным динамическим рядам, то
точность прогноза, соответственно,
будет зависеть от точности определения
значений факторных признаков, включенных
в многофакторную динамическую модель,
на всем периоде упреждения. При этом,
возможны следующие подходы к
прогнозированию по связным временным
рядам: можно использовать как фактические,
так и прогнозные значения признаков.

Все показатели оценки точности
статистических прогнозов условно можно
разделить на три группы:

аналитические;
сравнительные;
качественные.

Аналитические показатели точности
прогноза позволяют количественно
определить величину ошибки прогноза.
К ним относятся следующие показатели
точности прогноза:

Абсолютная ошибка прогноза (D^*)
определяется как разность между
эмпирическим и прогнозным значениями
признака и вычисляется по формуле:

, (16.1)

где у_t– фактическое
значение признака;

—
прогнозное значение признака.

Относительная ошибка прогноза (d^*_отн)
может быть определена как отношение
абсолютной ошибки прогноза (D^*):

к
фактическому значению признака (у_t_):

(16.2)

— к прогнозному
значению признака ()

(16.3)

Абсолютная и относительная ошибки
прогноза являются оценкой проверки
точности единичного прогноза, что
снижает их значимость в оценке точности
всей прогнозной модели, так как на
изучаемое социально-экономическое
явление подвержено влиянию различных
факторов внешнего и внутреннего
свойства. Единично удовлетворительный
прогноз может быть получен и на базе
реализации слабо обусловленной и
недостаточно адекватной прогнозной
модели и наоборот – можно получить
большую ошибку прогноза по достаточно
хорошо аппроксимирующей модели.

Поэтому на практике иногда определяют
не ошибку прогноза, а некоторый
коэффициент качества прогноза (К_к),
который показывает соотношение между
числом совпавших (с) и общим числом
совпавших (с) и несовпавших (н) прогнозов
и определяется по формуле:

(16.4)

Значение К_к= 1 означает, что имеет
место полное совпадение значений
прогнозных и фактических значений и
модель на 100% описывает изучаемое
явление. Данный показатель оценивает
удовлетворительный вес совпавших
прогнозных значений в целом по временному
ряду и изменяющегося в пределах от 0 до
1.

Следовательно, оценку точности получаемых
прогнозных моделей целесообразно
проводить по совокупности сопоставлений
прогнозных и фактических значений
изучаемых признаков.

Средним показателем точности прогноза
является средняя абсолютная ошибка
прогноза (),
которая определяется как средняя
арифметическая простая из абсолютных
ошибок прогноза по формуле вида:

, (16.5)

де n– длина временного
ряда.

Средняя абсолютная ошибка прогноза
показывает обобщенную характеристику
степени отклонения фактических и
прогнозных значений признака и имеет
ту же размерность, что и размерность
изучаемого признака.

Для оценки точности прогноза используется
средняя квадратическая ошибка прогноза,
определяемая по формуле:

(16.6)

Размерность средней квадратической
ошибки прогноза также соответствует
размерности изучаемого признака. Между
средней абсолютной и средней квадратической
ошибками прогноза существует следующее
примерное соотношение:

(16.7)

Недостатками средней абсолютной и
средней квадратической ошибками
прогноза является их существенная
зависимость от масштаба измерения
уровней изучаемых социально-экономических
явлений.

Поэтому на практике в качестве
характеристики точности прогноза
определяют среднюю ошибку аппроксимации,
которая выражается в процентах
относительно фактических значений
признака, и определяется по формуле
вида:

(16.8)

Данный показатель является относительным
показателем точности прогноза и не
отражает размерность изучаемых
признаков, выражается в процентах и на
практике используется для сравнения
точности прогнозов полученных как по
различным моделям, так и по различным
объектам. Интерпретация оценки точности
прогноза на основе данного показателя
представлена в следующей таблице:

Интерпретация
точности

< 10

10 – 20

20 – 50

> 50

Высокая

Хорошая

Удовлетворительная

Не удовлетворительная

В качестве сравнительного показателя
точности прогноза используется
коэффициент корреляции между прогнозными
и фактическими значениями признака,
который определяется по формуле:

, (16.9)

где
—
средний уровень ряда динамики прогнозных
оценок.

Используя данный коэффициент в оценке
точности прогноза следует помнить, что
коэффициент парной корреляции в силу
своей сущности отражает линейное
соотношение коррелируемых величин и
характеризует лишь взаимосвязь между
временным рядом фактических значений
и рядом прогнозных значений признаков.
И даже если коэффициент корреляции R= 1, то это еще не предполагает полного
совпадения фактических и прогнозных
оценок, а свидетельствует лишь о наличии
линейной зависимости между временными
рядами прогнозных и фактических значений
признака.

Одним из показателей оценки точности
статистических прогнозов является
коэффициент несоответствия (КН), который
был предложен Г. Тейлом и может
рассчитываться в различных модификациях:

Коэффициент несоответствия (КН₁),
определяемый как отношение средней
квадратической ошибки к квадрату
фактических значений признака:

(16.10)

КН = о, если
,
то есть полное совпадение фактических
и прогнозных значений признака.

КН = 1, если при прогнозировании получают
среднюю квадратическую ошибку адекватную
по величине ошибке, полученной одним
из простейших методов экстраполяции
неизменности абсолютных цепных
приростов.

КН > 1, когда прогноз дает худшие
результаты, чем предположение о
неизменности исследуемого явления.
Верхней границы коэффициент несоответствия
не имеет.

2.Коэффициент несоответствия КН₂определяется как отношение средней
квадратической ошибки прогноза к сумме
квадратов

отклонений
фактических значений признака от
среднего уровня исходного временного
ряда за весь рассматриваемый период:

, (16.11)

где — средний уровень исходного ряда
динамики.

Если КН > 1, то прогноз на уровне среднего
значения признака дал бы лучший
результат, чем имеющийся прогноз.

3.Коэффициент несоответствия (КН₃),
определяемый как отношение средней
квадратической ошибке прогноза к сумме
квадратов отклонений фактических
значений признака от теоретических,
выравненных по уравнению тренда:

, (16.12)

где — теоретические уровни временного ряда,
полученные по

модели тренда.

Если КН > 1, то прогноз методом
экстраполяции тренда дает хороший
результат.

1. Статистика как наука изучает:

а) единичные явления;
б) массовые явления;

в) периодические события.

2. Термин «статистика» происходит от слова:

а) статика;
б) статный;
в) статус.

3. Статистика зародилась и оформилась как самостоятельная учебная дисциплина:

а) до новой эры, в Китае и Древнем Риме;
б) в 17-18 веках, в Европе;

в) в 20 веке, в России.

4. Статистика изучает явления и процессы посредством изучения:

а) определенной информации;
б) статистических показателей;

в) признаков различных явлений.

5. Статистическая совокупность – это:

а) множество изучаемых разнородных объектов;
б) множество единиц изучаемого явления;

в) группа зафиксированных случайных событий.

6. Основными задачами статистики на современном этапе являются:

а) исследование преобразований экономических и социальных процессов в обществе; б) анализ и прогнозирование тенденций развития экономики; в) регламентация и планирование хозяйственных процессов;
а) а, в
б) а, б

в) б, в

7. Статистический показатель дает оценку свойства изучаемого явления:

а) количественную;

б) качественную;
в) количественную и качественную.

8. Основные стадии экономико-статистического исследования включают: а) сбор первичных данных, б) статистическая сводка и группировка данных, в) контроль и управление объектами статистического изучения, г) анализ статистических данных

а) а, б, в
б) а, в, г
в) а ,б, г

г) б, в, г

9. Закон больших чисел утверждает, что:

а) чем больше единиц охвачено статистическим наблюдением,тем лучше проявляется общая закономерность;

б) чем больше единиц охвачено статистическим наблюдением, тем хуже проявляется общая закономерность;
в) чем меньше единиц охвачено статистическим наблюдением, тем лучше проявляется общая закономерность.

10. Современная организация статистики включает: а) в России — Росстат РФ и его территориальные органы, б) в СНГ — Статистический комитет СНГ, в) в ООН — Статистическая комиссия и статистическое бюро, г) научные исследования в области теории и методологии статистики

а) а, б, г
б) а, б, в

в) а, в, г

1. Статистическое наблюдение – это:

а) научная организация регистрации информации;
б) оценка и регистрация признаков изучаемой совокупности;
в) работа по сбору массовых первичных данных;

г) обширная программа статистических исследований.

2. Назовите основные организационные формы статистического наблюдения:

а) перепись и отчетность;

в) разовое наблюдение;
г) опрос.

3. Перечень показателей (вопросов) статистического наблюдения, цель, метод, вид, единица наблюдения, объект, период статистического наблюдения излагаются:

а) в инструкции по проведению статистического наблюдения;
б) в формуляре статистического наблюдения;
в) в программе статистического наблюдения.

4. Назовите виды статистического наблюдения по степени охвата единиц совокупности:

а) анкета;
б) непосредственное;
в) сплошное;

г) текущее.

5. Назовите виды статистического наблюдения по времени регистрации:

а) текущее, б) единовременное; в) выборочное; г) периодическое; д) сплошное
а) а, в, д
б) а, б, г

в) б, г, д

6. Назовите основные виды ошибок регистрации: а) случайные; б) систематические; в) ошибки репрезентативности; г) расчетные

а) а
б) а, б
в) а, б, в,

г) а, б, в, г

7. Несплошное статистическое наблюдение имеет виды: а) выборочное;

б) монографическое; в) метод основного массива; г) ведомственная отчетность
а) а, б, в

б) а, б, г
в) б, в, г

8. Организационный план статистического наблюдения регламентирует: а) время и сроки наблюдения; б) подготовительные мероприятия;

в) прием, сдачу и оформление результатов наблюдения; г) методы обработки данных
а) а, б, г
б) а, б, в

9. Является ли статистическим наблюдением наблюдения покупателя за качеством товаров или изменением цен на городских рынках?

а) да
б) нет

10. Ошибка репрезентативности относится к:

а) сплошному наблюдению;
б) не сплошному выборочному наблюдению.

1. Статистическая сводка — это:

а) систематизация и подсчет итогов зарегистрированных фактов и данных;

б) форма представления и развития изучаемых явлений;
в) анализ и прогноз зарегистрированных данных.

2. Статистическая группировка — это:

а) объединение данных в группы по времени регистрации;
б) расчленение изучаемой совокупности на группы по существенным признакам;

в) образование групп зарегистрированной информации по мере ее поступления.

3. Статистические группировки могут быть: а) типологическими; б) структурными; в) аналитическими; г) комбинированными

а) а
б) а, б
в) а, б, в

г) а, б, в, г

4. Группировочные признаки, которыми одни единицы совокупности обладают, а другие — нет, классифицируются как:

а) факторные;
б) атрибутивные;
в) альтернативные.

5. К каким группировочным признакам относятся: образование сотрудников, профессия бухгалтера, семейное положение:

а) к атрибутивным;

б) к количественны.

6. Ряд распределения — это:

а) упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности по группам;

б) ряд значений показателя, расположенных по каким-то правилам.

7. К каким группировочным признакам относятся: сумма издержек обращения, объем продаж, стоимость основных фондов

а) к дискретным;
б) к непрерывным.

8. Какие виды статистических таблиц встречаются:

а) простые и комбинационные;

б) линейные и нелинейные.

1. Статистический показатель — это

а) размер изучаемого явления в натуральных единицах измерения
б) количественная характеристика свойств в единстве с их качественной определенностью

в) результат измерения свойств изучаемого объекта

2. Статистические показатели могут характеризовать:

а) объемы изучаемых процессов
б) уровни развития изучаемых явлений
в) соотношение между элементами явлений
г) а, б, в

3. По способу выражения абсолютные статистические показатели подразделяются на: а) суммарные; б) индивидуальные; в) относительные; г) средние; д) структурные

а) а, д
б) б, в
в) в, г
г) а, б

4. В каких единицах выражаются абсолютные статистические показатели?

а) в коэффициентах
б) в натуральных
в) в трудовых

5. В каких единицах будет выражаться относительный показатель, если база сравнения принимается за единицу?

а) в процентах
б) в натуральных
в) в коэффициентах

6. Относительные показатели динамики с переменной базой сравнения подразделяются на:

а) цепные

б) базисные

7. Сумма всех удельных весов показателя структуры

а) строго равна 1

б) больше или равна 1
в) меньше или равна 1

8. Относительные показатели по своему познавательному значению подразделяются на показатели: а) выполнения и сравнения, б) структуры и динамики, в) интенсивности и координации, г) прогнозирования и экстраполяции

а) а, б, г
б) б, в, г
в) а, б, в

9. Статистические показатели по сущности изучаемых явлений могут быть:

а) качественными
б) объёмными
в) а, б

10. Статистические показатели в зависимости от характера изучаемых явлений могут быть:

а) интервальными
б) моментными
в) а, б

1. Исчисление средних величин — это

а) способ изучения структуры однородных элементов совокупности

б) прием обобщения индивидуальных значений показателя
в) метод анализа факторов

2. Требуется вычислить средний стаж деятельности работников фирмы: 6,5,4,6,3,1,4,5,4,5. Какую формулу Вы примените?

а) средняя арифметическая

б) средняя арифметическая взвешенная
в) средняя гармоническая

3. Средняя геометрическая — это:

а) корень из произведения индивидуальных показателей

б) произведение корней из индивидуальных показателей

4. По какой формуле производится вычисление средней величины в интервальном ряду?

а) средняя арифметическая взвешенная

б) средняя гармоническая взвешенная

5. Могут ли взвешенные и невзвешенные средние, рассчитанные по одним и тем же данным, совпадать?

а) да
б) нет

6. Как изменяется средняя арифметическая, если все веса уменьшить в А раз?

а) уменьшатся
б) увеличится
в) не изменится

7. Как изменится средняя арифметическая, если все значения определенного признака увеличить на число А?

а) уменьшится
б) увеличится

в) не изменится

8. Значения признака, повторяющиеся с наибольшей частотой, называется

а) модой

б) медианой

9. Средняя хронологическая исчисляется

а) в моментных рядах динамики с равными интервалами

б) в интервальных рядах динамики с равными интервалами
в) в интервальных рядах динамики с неравными интервалами

10. Медиана в ряду распределения с четным числом членов ряда равна

а) полусумме двух крайних членов
б) полусумме двух срединных членов

1. Что понимается в статистике под термином «вариация показателя»?

а) изменение величины показателя

б) изменение названия показателя
в) изменение размерности показателя

2. Укажите показатели вариации

а) мода и медиана
б) сигма и дисперсия

в) темп роста и прироста

3. Показатель дисперсии — это:

а) квадрат среднего отклонения
б) средний квадрат отклонений

в) отклонение среднего квадрата

4. Коэффициент вариации измеряет колеблемость признака

а) в относительном выражении

б) в абсолютном выражении

5. Среднеквадратическое отклонение характеризует

а) взаимосвязь данных
б) разброс данных

в) динамику данных

6. Размах вариации исчисляется как

а) разность между максимальным и минимальным значением показателя

б) разность между первым и последним членом ряда распределения

7. Показатели вариации могут быть

а) простыми и взвешенными
б) абсолютными и относительными

в) а) и б)

8. Закон сложения дисперсий характеризует

а) разброс сгруппированных данных

б) разброс неупорядоченных данных

9. Средне квадратическое отклонение исчисляется как

а) корень квадратный из медианы
б) корень квадратный из коэффициента вариации
в) корень квадратный из дисперсии

10. Кривая закона распределения характеризует

а) разброс данных в зависимости от уровня показателя

б) разброс данных в зависимости от времени

1. Выборочный метод в статистических исследованиях используется для:

а) экономии времени и снижения затрат на проведение статистического исследования;

б) повышения точности прогноза;
в) анализа факторов взаимосвязи.

2. Выборочный метод в торговле используется:

а) при анализе ритмичности оптовых поставок;
б) при прогнозировании товарооборота;

в) при разрушающих методах контроля качества товаров.

3. Ошибка репрезентативности обусловлена:

а) самим методом выборочного исследования;

б) большой погрешностью зарегистрированных данных.

4. Коэффициент доверия в выборочном методе может принимать значения:

а) 1, 2, 3;

б) 4, 5, 6;
в) 7, 8, 9.

5. Выборка может быть: а) случайная, б) механическая, в) типическая, серийная, д) техническая

а) а, б, в, г,

б) а, б, в, д
в) б, в, г, д

6. Необходимая численность выборочной совокупности определяется:

а) колеблемостью признака;

б) условиями формирования выборочной совокупности;

7. Выборочная совокупность отличается от генеральной:

а) разными единицами измерения наблюдаемых объектов;
б) разным объемом единиц непосредственного наблюдения;

в) разным числом зарегистрированных наблюдений.

8. Средняя ошибка выборки:

а) прямо пропорциональна рассеяности данных;

б) обратно пропорциональна разбросу варьирующего признака;
в) никак не зависит от колеблемости данных;

9. Повторный отбор отличается от бесповторного тем, что:

а) отбор повторяется, если в процессе выборки произошел сбой;
б) отобранная однажды единица наблюдения возвращается в генеральную совокупность;

в) повторяется несколько раз расчет средней ошибки выборки.

10. Малая выборка — это выборка объемом:

а) 4-5 единиц изучаемой совокупности;
б) до 50 единиц изучаемой совокупности;
в) до 30 единиц изучаемой совокупности.

1. Ряд динамики характеризует: а) структуру совокупности по какому-то признаку; б) изменение характеристик совокупности во времени; в) определенное значение признака в совокупности; г) величину показателя на определенную дату или за определенный период

а) а, б
б) б, г

в) б, в

2. Ряд динамики может состоять: а) из абсолютных суммарных величин; б) из относительных и средних величин;

а) а
б) б
в) а, б

3. Ряд динамики, характеризующий уровень развития социально-экономического явления на определенные даты времени, называется:

а) интервальным;
б) моментным.

4. Средний уровень интервального ряда динамики определяется как:

а) средняя арифметическая;

б) средняя хронологическая.

5. Средний уровень моментного ряда динамики исчисляется как: а) средняя арифметическая взвешенная при равных интервалах между датами; б) при неравных интервалах между датами как средняя хронологическая, в) при равных интервалах между датами как средняя хронологическая;

а) а
б) б
в) б, в

6. Абсолютный прирост исчисляется как: а) отношение уровней ряда; б) разность уровней ряда. Темп роста исчисляется как: в) отношение уровней ряда; г) разность уровней ряда;

а) а, в
б) б, в

в) а, г

7. Для выявления основной тенденции развития используется: а) метод укрупнения интервалов; б) метод скользящей средней; в) метод аналитического выравнивания; г) метод наименьших квадратов;

а) а, г
б) б, г
в) а, б, г
г) а, б, в

8. Трендом ряда динамики называется:

а) основная тенденция;

б) устойчивый темп роста.

9. Прогнозирование в статистике ‑ это:

а) предсказание предполагаемого события в будущем;
б) оценка возможной меры изучаемого явления в будущем.

10. К наиболее простым методам прогнозирования относят:

а) индексный метод;
б) метод скользящей средней;
в) метод на основе среднего абсолютного прироста.

1. Статистический индекс — это:

а) критерий сравнения относительных величин;
б) сравнительная характеристика двух абсолютных величин;
в) относительная величина сравнения двух показателей.

2. Индексы позволяют соизмерить социально-экономические явления:

а) в пространстве;
б) во времени;
в) в пространстве и во времени.

3. В индексном методе анализа несуммарность цен на разнородные товары преодолевается:

а) переходом от абсолютных единиц измерения цен к относительной форме;
б) переходом к стоимостной форме измерения товарной массы.

4. Можно ли утверждать, что индивидуальные индексы по методологии исчисления адекватны темпам роста:

а) можно;

б) нельзя.

5. Сводные индексы позволяют получить обобщающую оценку изменения:

а) по товарной группе;

б) одного товара за несколько периодов.

6. Может ли в отдельных случаях средний гармонический индекс рассчитываться по средней гармонической невзвешенной:

а) может;
б) не может.

7. Индексы переменного состава рассчитываются:

а) по товарной группе;
б) по одному товару.

8. Может ли индекс переменного состава превышать индекс фиксированного состава:

а) может;

б) не может.

9. Первая индексная мультипликативная модель товарооборота – это:

а) произведение индекса цен на индекс физического объема товарооборота;

б) произведение индекса товарооборота в сопоставимых ценах на индекс средней цены постоянного состава;
в) а, б.

10. Вторая факторная индексная мультипликативная модель анализа – это:

а) произведение индекса постоянного состава на индекс структурных сдвигов;

б) частное от деления индекса переменного состава на индекс структурных сдвигов;
в) а, б.

1. Статистическая связь — это:

а) когда зависимость между факторным и результирующим
показателями неизвестна;
б) когда каждому факторному соответствует свой результирующий показатель;

в) когда каждому факторному соответствует несколько разных значений результирующего показателя.

2. Термин корреляция в статистике понимают как:

а) связь, зависимость;

б) отношение, соотношение;
в) функцию, уравнение.

3. По направлению связь классифицируется как:

а) линейная;
б) прямая;

в) обратная.

4. Анализ взаимосвязи в статистике исследует:

а) тесноту связи;
б) форму связи;
в) а, б

5. При каком значении коэффициента корреляции связь можно считать умеренной?

а) r = 0,43;

б) r = 0,71.

6. Термин регрессия в статистике понимают как: а) функцию связи, зависимости; б) направление развития явления вспять; в) функцию анализа случайных событий во времени; г) уравнение линии связи

а) а, б
б) в, г
в) а, г

7. Для определения тесноты связи двух альтернативных показателей применяют:

а) коэффициенты ассоциации и контингенции;

б) коэффициент Спирмена.

8. Дайте классификацию связей по аналитическому выражению:

а) обратная;
б) сильная;
в) прямая;
г) линейная.

9. Какой коэффициент корреляции характеризует связь между YиX:

а) линейный;

б) частный;
в) множественный.

10. При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между YиXможно признать более существенной:

а) ryx = 0,25;
б) ryx = 0,14;
в) ryx = — 0,57.

Вопрос 1. Модель множественной регрессии с тремя объясняющими переменными без свободного коэффициента имеет вид: y =

Ответ: b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃

Вопрос 2. При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится:

Ответ: неэффективной

Вопрос 3. Cитуация, при которой нулевая гипотеза была отвергнута, хотя была истинной, носит название:

Ответ: ошибки I рода

Вопрос 4. При использовании уровня значимости, равного 5%, истинная гипотеза отвергается в __________________ случаев.

Ответ: 5%

Вопрос 5. Для идентификации АР и СС моделей сначала делают оценки

Ответ: автокорреляционной функции

Вопрос 6. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями

Ответ: 0 и 4

Вопрос 7. Пересмотр оценок в методе Кокрана-Оркатта выполняется до тех пор, пока не будет __________________ оценок.

Ответ: получена требуемая точность

Вопрос 8. Способ оценивания (estimator) — общее правило для получения __________________ какого-либо параметра по данным выборки.

Ответ: приближенного численного значения

Вопрос 9. Явление, когда строгая линейная зависимость между переменными приводит к невозможности применения МНК, называется:

Ответ: полной коллинеарностью

Вопрос 10. Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна __________________ объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной.

Ответ: сумме

Вопрос 11. Четвертое условие Гаусса-Маркова состоит в том, что для любого k cov (u_k, х_k) равна:

Ответ: 0

Вопрос 12. Эластичность y по x рассчитывается __________________ величины относительного изменения y на величину относительного изменения x.

Ответ: делением

Вопрос 13. Если выборка достаточно полно отражает изучаемые параметры генеральной совокупности, то ее называют:

Ответ: репрезентативной

Вопрос 14. Целью эконометрики является получение количественных выводов о свойствах экономических явлений и процессов по данным

Ответ: выборки

Вопрос 15. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R² для модели парной регрессии равен:

Ответ: единице

Вопрос 16. Если две переменные независимы, то их теоретическая ковариация равна:

Ответ: 0

Вопрос 17. Обычно прогнозы, получаемые с помощью моделей Бокса-Дженкинса, оказываются на практике __________________ прогнозов, построенных по макроэкономическим моделям.

Ответ: не хуже

Вопрос 18. Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего

Ответ: всегда больше нуля

Вопрос 19. Если вычисленное значение статистики Спирмена превысит некое критическое значение, то принимается решение о:

Ответ: наличии гетероскедастичности

Вопрос 20. Отклонение е_i в i-м наблюдении y_i от регрессии с двумя объясняющими переменными:

Ответ: e_i = y_i — a — b₁x₁ — b₂x₂

Вопрос 21. Положительная автокорреляция — ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается:

Ответ: того же знака, что и в настоящем наблюдении

Вопрос 22. При построении отдельных уравнений регрессии для каждого из 4-х кварталов сумма сезонных отклонений должна равняться:

Ответ: 0

Вопрос 23. Коэффициент Тейла лежит в пределах

Ответ: от 0 до 1

Вопрос 24. Множественный регрессионный анализ является __________________ парного регрессионного анализа.

Ответ: развитием

Вопрос 25. При положительной автокорреляции DW

Ответ:

Вопрос 26. Процесс Юла описывается моделью

Ответ: АР (2)

Вопрос 27. Эконометрический инструментарий базируется на методах и моделях

Ответ: математической статистики

Вопрос 28. Если из экономических соображений известно, что b >= b₀, то нулевая гипотеза отвергается только при:

Ответ: t > t_крит

Вопрос 29. При вычислении t-статистики применяется распределение

Ответ: Стьюдента

Вопрос 30. Аналитические методы выделения неслучайной составляющей основаны на допущении, что …

Ответ: известен общий вид неслучайной составляющей

Вопрос 31. Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется __________________ переменной.

Ответ: лаговой

Вопрос 32. Явление, когда нестрогая линейная зависимость между объясняющими переменными в модели множественной регрессии приводит к получению ненадежных оценок регрессии, называют:

Ответ: мультиколлинеарностью

Вопрос 33. Для модели парной регрессии оценки, полученные по МНК, являются несмещенными, эффективными, состоятельными, если …

Ответ: выполнены условия Гаусса-Маркова

Вопрос 34. Если элементы набора данных не являются статистически независимыми, то речь идет о:

Ответ: временном ряде

Вопрос 35. Метод наименьших квадратов — метод нахождения оценок параметров регрессии, основанный на минимизации __________________ квадратов остатков всех наблюдений.

Ответ: суммы

Вопрос 36. Тест Бокса-Кокса (решетчатый поиск) — прямой компьютерный метод выбора наилучших значений __________________ модели в заданных исследователем пределах с заданным шагом (решеткой).

Ответ: параметров нелинейной

Вопрос 37. Уравнение y = a + bx, где a и b — оценки параметров a и b, полученные в результате оценивания модели y = a + bx + u по данным выборки, называется уравнением

Ответ: линейной регрессии

Вопрос 38. Фиктивную переменную для коэффициента наклона вводят как __________________ фиктивной переменной, отвечающей за исследуемую категорию, и интересующей нефиктивной переменной.

Ответ: произведение

Вопрос 39. Ситуация, когда не отвергнута ложная гипотеза, называется:

Ответ: ошибкой II рода

Вопрос 40. Доверительный интервал в 99% __________________ интервал в 95%.

Ответ: шире, чем

Вопрос 41. В множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет ____________________________________ регрессией.

Ответ: долю дисперсии y, объясненную

Вопрос 42. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии __________________ наблюдений.

Ответ: зависит от номера

Вопрос 43. Третье условие Гаусса-Маркова состоит в том, что cov (u_i, u_j) = 0, если …

Ответ: i ¹ j

Вопрос 44. В модели множественной регрессии всегда желательно присутствие хотя бы одной __________________ переменной для того, чтобы обеспечить надлежащий уровень достоверности оценок.

Ответ: нефиктивной

Вопрос 45. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она

Ответ: является качественной по своему характеру

Вопрос 46. Множество наблюдений, составляющих часть генеральной совокупности, называется:

Ответ: выборкой

Вопрос 47. Сглаживание временного ряда означает устранение

Ответ: случайных остатков

Вопрос 48. Если автокорреляция отсутствует, то DW»:

Ответ: 2

Вопрос 49. В методе скользящего среднего веса определяется с помощью:

Ответ: МНК

Вопрос 50. Отличие одностороннего теста от двустороннего заключается в том, что он имеет только

Ответ: одно критическое значение

Вопрос 51. Сумма квадратов остатков всех наблюдений — __________________ сумма квадратов отклонений.

Ответ: остаточная

Вопрос 52. F-статистика для __________________ является в точности квадратом t-статистики для r_{x, y}.

Ответ: коэффициента детерминации

Вопрос 53. Для уравнения регрессии у=4+2х и наблюденных данных х=4, у=14 остаток в наблюдении равен:

Ответ: 2

Вопрос 54. Фиктивная переменная для коэффициента наклона предназначена для установление влияния категории на:

Ответ: коэффициент при нефиктивной переменной

Вопрос 55. Для линейного регрессионного анализа требуется линейность

Ответ: только по параметрам

Вопрос 56. Второе условие Гаусса-Маркова заключается в том, что …

Ответ: s² (u_i) — не зависит от i

Вопрос 57. Любой набор категорий можно описать некоторой совокупностью __________________ переменных.

Ответ: фиктивных

Вопрос 58. В экономике отрицательная автокорреляция встречается __________________ положительная.

Ответ: гораздо реже, чем

Вопрос 59. Итерационные методы — компьютерные __________________ методы поиска наилучших значений параметров нелинейной модели.

Ответ: сходящиеся

Вопрос 60. Коэффициент Тейла основан на расчете

Ответ: среднеквадратичного значения ошибки прогноза приростов

Вопрос 61. Процесс СС (2) имеет автокорреляционную функцию, которая:

Ответ: обращается в ноль после некоторой точки

Вопрос 62. Набор категорий представляет собой конечный набор __________________ событий.

Ответ: взаимоисключающих

Вопрос 63. Авторегрессионная схема называется схемой первого порядка, если описываемое __________________ равно 1.

Ответ: максимальное запаздывание

Вопрос 64. В модели АР (1) частная автокорреляционная функция случайных остатков, разделенных двумя тактами времени, равна:

Ответ: 0

Вопрос 65. Для выполнения теста Чоу используется распределение

Ответ: Фишера

Вопрос 66. Коэффициент детерминации равен __________________ выборочной корреляции между y и a + bx.

Ответ: квадрату

Вопрос 67. Если в регрессионную модель включена лишняя переменная, то оценки коэффициентов оказываются, как правило, …

Ответ: неэффективными

Вопрос 68. Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба-Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (i) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у):

Ответ: в 4 раза

Вопрос 69. Коэффициент ранговой корреляции имеет дисперсию

Ответ: 1/ (n — 1)

Вопрос 70. Коэффициент Тейла служит критерием

Ответ: успешности сделанного прогноза

Вопрос 71. Метод скользящего среднего относятся к __________________ методам выделения неслучайной составляющей.

Ответ: алгоритмическим

Вопрос 72. На первом этапе применения теста Голдфелда-Квандта в выборке все наблюдения

Ответ: Упорядочиваются по возрастанию х

Вопрос 73. Регрессором в уравнении парной линейной регрессии называется:

Ответ: объясняющая переменная

Вопрос 74. Число степеней свободы (верхнее и нижнее) для отношения RSS₂ / RSS₁ в тесте Голдфелда-Квандта равно:

Ответ: n’ — k — 1

Вопрос 75. Доля объясненной дисперсии зависимой переменной в общей выборочной дисперсии y выражается коэффициентом

Ответ: детерминации

Вопрос 76. Значение оценки является:

Ответ: случайной величиной

Вопрос 77. Для регрессии второго порядка y = 12+7x₁-3x₂ отклонение от регрессии наблюдения (х₁=2, х₂=1, y=20) равно:

Ответ: е=3

Вопрос 78. Критерий восходящих и нисходящих серий позволяет:

Ответ: выявить неслучайную составляющую

Вопрос 79. На больших временах процесс формирования значений временного ряда находится под воздействием __________________ факторов.

Ответ: долговременных и циклических

Вопрос 80. Критерий серий, основанный на медиане, позволяет:

Ответ: выявить неслучайную составляющую

Вопрос 81. Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет

Ответ: малое стандартное отклонение

Вопрос 82. Марковский процесс описывается моделью

Ответ: АР (1)

Вопрос 83. Метод Кокрана-Оркатта — компьютерный итерационный метод устранения

Ответ: автокорреляции

Вопрос 84. Второе условие Гаусса-Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена __________________ в каждом наблюдении.

Ответ: постоянна

Вопрос 85. Как правило в эталонной категории

Ответ: все фиктивные переменные равны 0

Вопрос 86. Коэффициент наклона в уравнении линейной регрессии показывает __________________ изменяется y при увеличении x на одну единицу.

Ответ: на сколько единиц

Вопрос 87. Оценка параметров в лаговой структуре Койка делается:

Ответ: решетчатым методом

Вопрос 88. Эффективная оценка — несмещенная оценка, имеющая __________________ среди всех несмещенных оценок.

Ответ: наименьшую дисперсию

Вопрос 89. В критерии серий, основанном на медиане, протяженность самой длинной серии временного ряда 5, 1, 4, 2 равна:

Ответ: 1

Вопрос 90. Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется __________________ дисперсией зависимой переменной.

Ответ: объясненной

Вопрос 91. Свойства коэффициентов регрессии как случайных величин зависят от свойств __________________ уравнения.

Ответ: остаточного члена

Вопрос 92. Модель Бокса-Дженкинса — это модель …

Ответ: АРПСС

Вопрос 93. Исследование соотношения между спросом на реальные денежные остатки и ожидаемым изменением уровня цен описывается моделью

Ответ: Кейгана

Вопрос 94. Оценка ρ, полученная МНК для авторегрессионной схемы первого порядка рассчитывается по формуле __________________, e_k — остатки в наблюдениях.

Ответ: cov (e_k-1, e_k) / var (e_k-1)

Вопрос 95. Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-либо __________________ факторов.

Ответ: дискретных

Вопрос 96. Для проверки нулевой гипотезы H₀: b= b₀ применяется тест

Ответ: Стьюдента

Вопрос 97. Дисперсии оценок а и b __________________ дисперсии остаточного члена s² (u).

Ответ: прямо пропорциональны

Вопрос 98. Категория — это событие, которое определенно __________________ в каждом наблюдении.

Ответ: либо происходит, либо нет

Вопрос 99. Область принятия гипотезы — множество значений __________________, при попадании в которое нулевая гипотеза не отвергается.

Ответ: оценок параметра

Вопрос 100. Ловушка dummy trap приводит к:

Ответ: полной коллинеарности

Вопрос 101. Модель Линтнера основывается на предположении, что желаемый объем дивидендов

Ответ: пропорционален прибыли

Вопрос 102. Детерминированная переменная может рассматриваться как предельный вариант случайной переменной, принимающей свое единственное значение с вероятностью

Ответ: 1

Вопрос 103. Показатель выборочной ковариации позволяет выразить связь между двумя переменными

Ответ: единым числом

Вопрос 104. Эконометрика — часть экономической науки, занимающаяся разработкой и применением __________________ методов анализа экономических процессов.

Ответ: математических

Вопрос 105. Статистика Дарбина-Уотсона проверяет нулевую гипотезу Н_о:

Ответ: отсутствие автокорреляции

Вопрос 106. Зависимость объемов введенных основных фондов от капитальных вложений описывается:

Ответ: регрессионной моделью с распределенными лагами

Вопрос 107. Для того, чтобы установить влияние категории на коэффициент регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают:

Ответ: фиктивную переменную для коэффициента наклона

Вопрос 108. При отрицательной автокорреляции DW

Ответ: >2

Вопрос 109. На экзамене в группе из 15 студентов 4 человека получили отличную оценку, 8 человек — оценку хорошо, 3 человека — оценку удовлетворительно. Средний бал по группе равен:

Ответ: 4,06

Вопрос 110. При использования обычного МНК наблюдению высокого качества придается вес __________________ наблюдению низкого качества.

Ответ: такой же как

Вопрос 111. Фиктивная переменная взаимодействия — это __________________ фиктивных переменных.

Ответ: произведение

Вопрос 112. При попадании оценки в критическое значение:

Ответ: сохраняется неопределенность в отношении гипотезы

Вопрос 113. Модель Кейгана — модель, описывающая гиперинфляцию с помощью модели

Ответ: адаптивных ожиданий

Вопрос 114. При проведении теста Голдфелда-Квандта из рассмотрения исключаются __________________ наблюдений.

Ответ: средние (n — 2n’)

Вопрос 115. Фиктивные переменные, предназначены для обозначения различных лет, кварталов, месяцев и т.п. — это __________________ фиктивные переменные.

Ответ: сезонные

Вопрос 116. Теоретическая ковариация двух случайных величин определяется как математическое ожидание __________________ отклонений этих величин от их средних значений.

Ответ: произведения

Вопрос 117. В модели парной регрессии у^* = 4 + 2х изменение х на 2 единицы вызывает изменение у на __________________ единиц.

Ответ: 4

Вопрос 118. Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют __________________ случайной величины.

Ответ: законом распределения

Вопрос 119. Мерой разброса значений случайной величины служит:

Ответ: дисперсия

Вопрос 120. При снижении уровня значимости риск совершить ошибку I рода

Ответ: уменьшается

Вопрос 121. Фиктивная переменная — переменная, принимающая в каждом наблюдении значения:

Ответ: 0 или 1

Вопрос 122. На больших временах __________________ факторы описываются монотонной функцией.

Ответ: долговременные

Вопрос 123. Необходимость применения специальных статистических методов для обработки экономической информации вызвана __________________ данных.

Ответ: стохастической природой

Вопрос 124. При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдения генерируются с помощью

Ответ: датчика случайных чисел

Вопрос 125. Для отношения RSS₂/RSS₁ в рамках теста Голдфелда-Квандта проводят тест

Ответ: Фишера

Вопрос 126. В парном регрессионном анализе коэффициент детерминации R² равен:

Ответ: r_х;у²

Вопрос 127. Подбор порядка аппроксимирующего полинома производится при помощи

Ответ: метода последовательных разностей

Вопрос 128. Функция цены — функция, где аргументом является __________________, а значением функции — цена ошибки.

Ответ: род ошибки

Вопрос 129. Если нулевая гипотеза Н₀: β = β₀, то альтернативная гипотеза Н₁ — это:

Ответ: β≠β₀

Вопрос 130. Невыполнение 2 и 3 условий Гаусса-Маркова, приводит к потере свойства __________________ оценок.

Ответ: эффективности

Вопрос 131. Эксперимент по методу Монте-Карло — искусственный, контролируемый эксперимент, проводимый для проверки и сравнения эффективности различных

Ответ: статистических методов

Вопрос 132. Нижний индекс переменной (t-s) означает, что она является:

Ответ: лаговой

Вопрос 133. Автокорреляция первого порядка — ситуация, когда случайный член u_к коррелирует с:

Ответ: U_к-1

Вопрос 134. Для применения теста Зарембки необходимо

Ответ: преобразование масштаба наблюдений у

Вопрос 135. Если элементы набора данных не являются одинаково распределенными, то речь идет о:

Ответ: временном ряде

Вопрос 136. Нелинейная модель у = f (x), в которой возможна замена переменной z = g (x), приводящая получившуюся модель y = F (z) — к линейной, называется моделью, нелинейной по:

Ответ: переменным

Вопрос 137. Гетероскедастичность приводит к __________________ оценок параметров регрессии по МНК.

Ответ: неэффективности

Вопрос 138. Число степеней свободы для уравнения множественной (m-мерной) регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет:

Ответ: n — m — 1

Вопрос 139. В критерии восходящих и нисходящих серий, общее число серий временного ряда 5, 7, 6, 4, 3, 1 равно:

Ответ: 2

Вопрос 140. Ловушка dummy trap — выбор совокупности фиктивных переменных, сумма которых

Ответ: константа

Вопрос 141. Оценка параметра находится __________________ доверительного интервала.

Ответ: в центре

Вопрос 142. Данные по определенному показателю, полученные для разных однотипных объектов, называются:

Ответ: перекрестными

Вопрос 143. При увеличении размера выборки оценка математического ожидания

Ответ: становится более точной

Вопрос 144. При стремлении размера выборки к бесконечности стандартное отклонение математического ожидания стремится к:

Ответ: 0

Вопрос 145. Доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе равновероятных исходов называется __________________ этого события.

Ответ: вероятностью

Вопрос 146. Нижнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно:

Ответ: n-2

Вопрос 147. Автокорреляционная функция принимает значения в пределах

Ответ: от -1 до 1

Вопрос 148. Фиктивная переменная взаимодействия — фиктивная переменная, предназначенная для установления влияния на регрессию __________________ событий.

Ответ: одновременного наступления нескольких независимых

Вопрос 149. Метод Зарембки процедура выбора между линейной и __________________ моделями:

Ответ: логарифмической

Вопрос 150. Функция спектральной плотности позволяет установить:

Ответ: частоты колебаний

Вопрос 151. При проведении теста Голдфелда-Квандта предполагается, что стандартное отклонение остаточного члена регрессии растет с __________________ переменной.

Ответ: ростом объясняющей

Вопрос 152. Ранг наблюдения переменной — номер наблюдения переменной в упорядоченной __________________ последовательности.

Ответ: по возрастанию значений наблюдаемой величины

Вопрос 153. Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают __________________ при смене сезона.

Ответ: численную величину изменения, происходящего

Вопрос 154. При высоком уровне значимости проблема заключается в высоком риске допущения

Ответ: ошибки II рода

Вопрос 155. Тест ранговой корреляции Спирмена — тест на:

Ответ: гетероскедастичность

Вопрос 156. Статистика для теста ранговой корреляции Спирмена имеет __________________ распределение.

Ответ: нормальное

Вопрос 157. МНК дает __________________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R².

Ответ: максимальное

Вопрос 158. Функция Кобба-Дугласа имеет вид Y =

Ответ: AK^a L^1-a

Вопрос 159. Процесс АР (2) имеет автокорреляционную функцию, которая:

Ответ: имеет бесконечную протяженность

Вопрос 160. Утверждение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит другому заданному множеству В, АÇВ = Æ, называется:

Ответ: альтернативной гипотезой

Вопрос 161. Эконометрика получает количественные зависимости для экономических соотношений, основываясь в первую очередь на:

Ответ: данных

Вопрос 162. Строгая линейная зависимость между переменными — ситуация, когда __________________ двух переменных равна 1 или -1.

Ответ: выборочная корреляция

Вопрос 163. При рассмотрении спектральной плотности ограничиваются значениями ω, лежащими в пределах

Ответ: от 0 до π

Вопрос 164. Функция Кобба-Дугласа называется:

Ответ: производственной функцией

Вопрос 165. Утверждение о том, что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множеству А, называется:

Ответ: нулевой гипотезой

Вопрос 166. Проверка гипотезы Н₀: R² = 0 происходит с помощью теста

Ответ: Фишера

Вопрос 167. Спектральная плотность может принимать __________________ значения.

Ответ: только положительные

Вопрос 168. В модели множественной регрессии за изменение __________________ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных.

Ответ: одной зависимой переменной

Вопрос 169. Функция потерь, используемая при выборе между несмещенной и эффективной оценкой, определяет стоимость неточности как функцию

Ответ: размера ошибки

Вопрос 170. Для уравнения регрессии у = 3х — 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, — это:

Ответ: 10

Вопрос 171. Тест Глейзера устанавливает наличие __________________ связи между стандартным отклонением остаточного члена регрессии и объясняющей переменной.

Ответ: нелинейной

Вопрос 172. Чем больше число наблюдений, тем __________________ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона.

Ответ: уже

Вопрос 173. Остаток в i-ом наблюдении по модели парной регрессии y=a+bx равен:

Ответ: y_i — (a + bx_i)

Вопрос 174. Модель парной регрессии — __________________ модель зависимости между двумя переменными.

Ответ: линейная

Вопрос 175. Граничное значение области принятия гипотезы с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется __________________ при p-процентном уровне значимости.

Ответ: критическим значением теста

Вопрос 176. Спецификация запаздываний применительно к переменным в модели называется:

Ответ: лаговой структурой

Вопрос 177. Если независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, то они оказываются:

Ответ: тесно коррелированными

Вопрос 178. Первое условие Гаусса-Маркова заключается в том, что __________________ для любого i.

Ответ: М (u_i) = 0

Вопрос 179. В критерии восходящих и нисходящих серий, длина самой длинной серии временного ряда 1, 5, 4, 1, 6 равна:

Ответ: 2

Вопрос 180. Идентификация модели СС (2) сводится к решению системы двух __________________ уравнений.

Ответ: нелинейных

Вопрос 181. Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет __________________ смещение.

Ответ: отрицательное

Вопрос 182. Функция спроса y = a x^b p^g n может быть линеаризована посредством

Ответ: логарифмирования

Вопрос 183. Оценка стандартного отклонения случайной величины, полученная по данным выборки, называется стандартной __________________ случайной величины.

Ответ: ошибкой

Вопрос 184. Оценивание каждого параметра в уравнении регрессии поглощает __________________ свободы в выборке.

Ответ: одну степень

Вопрос 185. Выборочная корреляция является __________________ теоретической корреляции.

Ответ: оценкой

Вопрос 186. Точность оценок по МНК улучшается, если увеличивается:

Ответ: количество наблюдений

Вопрос 187. При добавлении объясняющей переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации

Ответ: не уменьшается

Вопрос 188. В критерии серий, основанном на медиане, общее число серий временного ряда 1, 3, 5, 4, 2 равно:

Ответ: 3

Вопрос 189. Для функции Кобба-Дугласа у=100к^1/3*i^2/3 эластичность выпуска продукции по капиталу равна:

Ответ: 1/3

Вопрос 190. В процессе формирования значений всякого временного ряда всегда участвуют __________________ факторы.

Ответ: случайные

Вопрос 191. Первый шаг метода Зарембки заключается в вычислении __________________ y по выборке.

Ответ: среднего геометрического

Вопрос 192. Плоскость регрессии y = a + b₁x₁ + b₂x₂ — двумерная плоскость в __________________ пространстве.

Ответ: трехмерном

Вопрос 193. Для функции y = 4x^0,2, эластичность равна:

Ответ: 0,2

Вопрос 194. Поправка Прайса-Уинстена — метод спасения __________________ в автокорреляционной схеме первого порядка.

Ответ: первого наблюдения

Вопрос 195. В лаговой структуре Койка надо оценить только:

Ответ: три параметра

Вопрос 196. Наилучший способ устранения автокорреляции — установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей __________________ переменной в регрессию.

Ответ: объясняющей

Вопрос 197. Автокорреляция представляет тем большую проблему, чем

Ответ: меньше интервал между наблюдениями

Вопрос 198. Проблема, связанная со смещением оценки коэффициентов регрессии, в одном случае, или с утратой эффективности этих оценок в другом случае неправильной спецификации переменных, перестает существовать, если коэффициент парной корреляции между переменными равен:

Ответ: 0

Вопрос 199. Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях Var (y — (a + bx)) называется __________________ дисперсией зависимой переменной.

Ответ: необъясненной

Вопрос 200. Тест ранговой корреляции Спирмена — тест, устанавливающий, имеет ли стандартное отклонение остаточного члена регрессии нестрогую линейную зависимость с __________________ переменной.

Ответ: объясняющей

Вопрос 201. Если совокупность значений случайной величины представляет собой конечный или счетный набор возможных чисел, то случайная величина называется:

Ответ: дискретной

Вопрос 202. Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности

Ответ: занижены по сравнению с истинными значениями

Вопрос 203. Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x²u к модели

Ответ: ln y = ln 5 + 2 ln x + ln u

Вопрос 204. Для одностороннего критерия нулевой гипотезы Н₀: β =β₀ альтернативная гипотеза Н₁:

Ответ: β > β

Вопрос 205. Для функции Кобба-Дугласа у=80К^3/4*i^1/4 эластичность выпуска продукции по труду равна:

Ответ: 1/4

Вопрос 206. Если опущена переменная, которая должна входить в регрессионную модель, то оценки коэффициентов регрессии оказываются:

Ответ: смещенными

Вопрос 207. Если между двумя переменными существует строгая положительная линейная зависимость, то коэффициент корреляции между ними принимает значение, равное:

Ответ: единице

Вопрос 208. Процесс выбора необходимых для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется:

Ответ: спецификацией переменных

Вопрос 209. Результаты проверки гипотезы H₀: b = b₀ представляются на __________________ значимости.

Ответ: двух уровнях

Вопрос 210. Всю совокупность реализаций случайной величины называют __________________ совокупностью.

Ответ: генеральной

Вопрос 211. Остатки значений log y __________________ остатков значений y.

Ответ: значительно меньше

Вопрос 212. Общая (ТSS), объясненная (ESS) и необъясненная (RSS) суммы квадратов отклонений находятся в следующих соотношениях

Ответ: TSS = RSS + ESS

Вопрос 213. Если F-статистика Фишера превысит критическое значение F_крит, то регрессия считается:

Ответ: значимой

Вопрос 214. Число степеней свободы для t-статистики равно числу наблюдений в выборке __________________ количество оцениваемых коэффициентов.

Ответ: минус

Вопрос 215. Если коэффициент Тейла равен нулю, то …

Ответ: прогноз сделан успешно

Вопрос 216. Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно:

Ответ: одному

Вопрос 217. Автокорреляция — нарушение __________________ условия Гаусса-Маркова.

Ответ: третьего

Вопрос 218. Совокупность фиктивных переменных — некоторое количество фиктивных переменных, предназначенное для описания

Ответ: набора категорий

Вопрос 219. Стандартное отклонение случайной величины характеризует среднее ожидаемое расстояние между наблюдениями этой случайной величины и ее:

Ответ: математическим ожиданием

Вопрос 220. В авторегрессионной схеме первого порядка u_кн = рu_к + e_k предполагается, что значение e_k в каждом наблюдении:

Ответ: не зависит от его значений во всех других наблюдениях

Вопрос 221. Цель регрессионного анализа состоит в объяснении поведения

Ответ: зависимой переменной

Вопрос 222. Разность между математическим ожиданием оценки и истинным значением оцениваемого параметра называют:

Ответ: смещением

Вопрос 223. В авторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой u_k+1 = __________________, где ρ — константа, e_k+1 — новый случайный член.

Ответ: ρu_k + e _k+1

Вопрос 224. В функции Кобба-Дугласа вида log Y = a + b₁ log k + b₂ log l (k — индекс затрат капитала, l — индекс затрат труда) роль замещающей переменной для показателя технического прогресса играет:

Ответ: log k

Вопрос 225. Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в постоянной направленности воздействия __________________ переменных.

Ответ: не включенных в уравнение

Вопрос 226. Для линеаризации функции Кобба-Дугласа необходимо предварительно обе части уравнения

Ответ: разделить на L

Вопрос 227. О наличии данной частоты в спектре временного ряда свидетельствует __________________ спектральной плотности.

Ответ: пик на графике

Вопрос 228. При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:

Ответ: не уменьшается

Вопрос 229. Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величине _________, где n – число наблюдений:

Ответ: n

Вопрос 230. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае если она:

Ответ: трудноизмерима

Вопрос 231. Тест Фишера является:

Ответ: односторонним

Вопрос 232. Выборочная корреляция является __________оценкой теоретической корреляции:

Ответ: состоятельной

Вопрос 233. Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненную дисперсию в случае их коррелированности является ___________ задачей:

Ответ: невыполнимой

Вопрос 234. Условие гомоскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение _________ наблюдений:

Ответ: одинакова для всех

Вопрос 235. Значения t-статистики для фиктивных переменных незначимо отличается от:

Ответ: 0

Вопрос 236. Из перечисленных факторов: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3)конкретные значения переменных, критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:

Ответ: 1, 2

Вопрос 237. Значение статистики DW находится между значениями:

Ответ: 0 и 4

Вопрос 238. Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:

Ответ: лаговой

Вопрос 239. Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона:

Ответ: уже

Вопрос 240. МНК автоматически дает ___________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2:

Ответ: максимальное

Вопрос 241. В авторегрессионной схеме первого порядка предполагается, что значение в каждом наблюдении:

Ответ: не зависит от его значения во всех других наблюдениях

Вопрос 242. Линия регрессии _______ через точку ( , ) :

Ответ: всегда проходит

Вопрос 243. Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет ________ для последних:

Ответ: ниже, чем

Вопрос 244. Стандартные ошибки, вычисленные при гетероскедастичности:

Ответ: занижены по сравнению с истинными значениями

Вопрос 245. Критерий Дарбина-Уотсона –метод обнаружения _________ с помощью статистики Дарбина-Уотсона:

Ответ: автокорреляции

Вопрос 246. Параметры множественной регрессии ?1 , ?2 ,… ?м показывают _________ соответствующих экономических факторов:

Ответ: степень влияния

Вопрос 247. Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет _______регрессией:

Ответ: долю дисперсии y, объясненную

Вопрос 248. Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значения _____ сумма квадратов отклонений:

Ответ: общая

Вопрос 249. Фиктивная переменная взаимодействия – фиктивная переменная, предназначенная для

Ответ: одновременного наступления нескольких независимых

Вопрос 250. Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в __________ наблюдениях:

Ответ: последовательных

Вопрос 251. Фиктивная переменная – переменная, принимающая в каждом наблюдении:

Ответ: только два значения 0 или 1

Вопрос 252. Для того, чтобы установить влияние какого-либо события на коэффициент линейной регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают:

Ответ: фиктивную переменную для коэффициента наклона

Вопрос 253. Оценка параметра для модели множественной регрессии в случае двух независимых переменных вычисляется по формуле: а =

Ответ: 1 1 2 2 y ? b x ? b x

Вопрос 254. Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется:

Ответ: спецификацией переменных

Вопрос 255. Из перечисленного: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3) конкретные значения переменных критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:

Ответ: 1, 2

Вопрос 256. Число степеней свободы для уравнения m-мерной регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет:

Ответ: n-m-1

Вопрос 257. Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за нее фактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию:

Ответ: объясняющей

Вопрос 258. Строгая линейная зависимость между переменными – ситуация, когда ________ двух переменных равна 1 или -1:

Ответ: выборочная корреляция

Вопрос 259. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями:

Ответ: 0 и 4

Источник

Основной задачей при управлении запасами является определение объема пополнения, то есть, сколько необходимо заказать поставщику. При расчете этого объема используется несколько параметров — сколько будет продано в будущем, за какое время происходит пополнение, какие остатки у нас на складе и какое количество уже заказано у поставщика. То, насколько правильно мы определим эти параметры, будет влиять на то, будет ли достаточно товара на складе или его будет слишком много. Но наибольшее влияние на эффективность управления запасами влияет то, насколько точен будет прогноз. Многие считают, что это вообще основной вопрос в управлении запасами. Действительно, точность прогнозирования очень важный параметр. Поэтому важно понимать, как его оценивать. Это важно и для выявления причин дефицитов или неликвидов, и при выборе программных продуктов для прогнозирования продаж и управления запасами.

В данной статье я представила несколько формул для расчета точности прогноза и ошибки прогнозирования. Кроме этого, вы сможете скачать файлы с примерами расчетов этого показателя.

Статистические методы

Для оценки прогноза продаж используются статистические оценки Оценка ошибки прогнозирования временного ряда. Самый простой показатель – отклонение факта от прогноза в количественном выражении.

В практике рассчитывают ошибку прогнозирования по каждой отдельной позиции, а также рассчитывают среднюю ошибку прогнозирования. Следующие распространенные показатели ошибки относятся именно к показателям средних ошибок прогнозирования.

К ним относятся:

MAPE – средняя абсолютная ошибка в процентах

где Z(t) – фактическое значение временного ряда, а – прогнозное.

Данная оценка применяется для временных рядов, фактические значения которых значительно больше 1. Например, оценки ошибки прогнозирования энергопотребления почти во всех статьях приводятся как значения MAPE.

Если же фактические значения временного ряда близки к 0, то в знаменателе окажется очень маленькое число, что сделает значение MAPE близким к бесконечности – это не совсем корректно. Например, фактическая цена РСВ = 0.01 руб/МВт.ч, a прогнозная = 10 руб/МВт.ч, тогда MAPE = (0.01 – 10)/0.01 = 999%, хотя в действительности мы не так уж сильно ошиблись, всего на 10 руб/МВт.ч. Для рядов, содержащих значения близкие к нулю, применяют следующую оценку ошибки прогноза.

MAE – средняя абсолютная ошибка

Для оценки ошибки прогнозирования цен РСВ и индикатора БР корректнее использовать MAE.

После того, как получены значения для MAPE и/или MAE, то в работах обычно пишут: «Прогнозирование временного ряда энергопотребления с часовым разрешение проводилось на интервале с 01.01.2001 до 31.12.2001 (общее количество отсчетов N ~ 8500). Для данного прогноза значение MAPE = 1.5%». При этом, просматривая статьи, можно сложить общее впечатление об ошибки прогнозирования энергопотребления, для которого MAPE обычно колеблется от 1 до 5%; или ошибки прогнозирования цен на электроэнергию, для которого MAPE колеблется от 5 до 15% в зависимости от периода и рынка. Получив значение MAPE для собственного прогноза, вы можете оценить, насколько здорово у вас получается прогнозировать.

Кроме указанных методов иногда используют другие оценки ошибки, менее популярные, но также применимые. Подробнее об этих оценках ошибки прогноза читайте указанные статьи в Википедии.

ME – средняя ошибка

Встречается еще другое название этого показателя — Bias (англ. – смещение) демонстрирует величину отклонения, а также — в какую сторону прогноз продаж отклоняется от фактической потребности. Этот индикатор показывает, был ли прогноз оптимистичным или пессимистичным. То есть, отрицательное значение Bias говорит о том, что прогноз был завышен (реальная потребность оказалась ниже), и, наоборот, положительное значение о том, что прогноз был занижен. Цифровое значение показателя определяет величину отклонения (смещения).

MSE – среднеквадратичная ошибка

RMSE – квадратный корень из среднеквадратичной ошибки

SD – стандартное отклонение

где ME – есть средняя ошибка, определенная по формуле выше.

Примечание. Примеры расчетов данных показателей представлены в файле Excel, который можно скачать, оставив электронный адрес в форме ниже. Скачать пример расчета в Excel >>>

Связь точности и ошибки прогнозирования

В начале этого обсуждения разберемся с определениями.

Ошибка прогноза — апостериорная величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта. Если говорить о прогнозе продаж, то это показатель отклонения фактических продаж от прогноза.

Точность прогнозирования есть понятие прямо противоположное ошибке прогнозирования. Если ошибка прогнозирования велика, то точность мала и наоборот, если ошибка прогнозирования мала, то точность велика. По сути дела оценка ошибки прогноза MAPE есть обратная величина для точности прогнозирования — зависимость здесь простая.

Точность прогноза в % = 100% – MAPE, встречается еще название этого показателя Forecast Accuracy. Вы практически не найдете материалов о прогнозировании, в которых приведены оценки именно точности прогноза, хотя с точки зрения здравого маркетинга корректней говорить именно о высокой точности. В рекламных статьях всегда будет написано о высокой точности. Показатель точности прогноза выражается в процентах:

Если точность прогноза равна 100%, то выбранная модель описывает фактические значения на 100%, т.е. очень точно. Нужно сразу оговориться, что такого показателя никогда не будет, основное свойство прогноза в том, что он всегда ошибочен.
Если 0% или отрицательное число, то совсем не описывает, и данной модели доверять не стоит.

Выбрать подходящую модель прогноза можно с помощью расчета показателя точность прогноза. Модель прогноза, у которой показатель точность прогноза будет ближе к 100%, с большей вероятностью сделает более точный прогноз. Такую модель можно назвать оптимальной для выбранного временного ряда. Говоря о высокой точности, мы говорим о низкой ошибки прогноза и в этой области недопонимания быть не должно. Не имеет значения, что именно вы будете отслеживать, но важно, чтобы вы сравнивали модели прогнозирования или целевые показатели по одному показателю – ошибка прогноза или точность прогнозирования.

Ранее я использовала оценку MAPE, до тех пор пока не встретила формулу, которую рекомендует Валерий Разгуляев.

Примечание. Примеры расчетов данных показателей представлены в файле Excel, который можно скачать, оставив электронный адрес в форме. Скачать пример расчета в Excel >>>

Оценка ошибки прогноза – формула Валерия Разгуляева (сайт http://upravlenie-zapasami.ru/)

Одной из самых используемых формул оценки ошибки прогнозирования является следующая формула:

где: P – это прогноз, а S – факт за тот же месяц. Однако у этой формулы есть серьезное ограничение — как оценить ошибку, если факт равен нулю? Возможный ответ, что в таком случае D = 100% – который означает, что мы полностью ошиблись. Однако простой пример показывает, что такой ответ — не верен:

вариант	прогноз	факт	ошибка прогноза
№1	4	0	100%
№2	4	1	300%
№3	1	4	75%

Оказывается, что в варианте развития событий №2, когда мы лучше угадали спрос, чем в варианте №1, ошибка по данной формуле оказалась – больше. То есть ошиблась уже сама формула. Есть и другая проблема, если мы посмотрим на варианты №2 и №3, то увидим, что имеем дело с зеркальной ситуацией в прогнозе и факте, а ошибка при этом отличается – в разы!.. То есть при такой оценке ошибки прогноза нам лучше его заведомо делать менее точным, занижая показатель – тогда ошибка будет меньше!.. Хотя понятно, что чем точнее будет прогноз – тем лучше будет и закупка. Поэтому для расчёта ошибки Валерий Разгуляев рекомендует использовать следующую формулу:

В таком случае для тех же примеров ошибка рассчитается иначе:

вариант	прогноз	факт	ошибка прогноза
№1	4	0	100%
№2	4	1	75%
№3	1	4	75%

Как мы видим, в варианте №1 ошибка становится равной 100%, причём это уже – не наше предположение, а чистый расчёт, который можно доверить машине. Зеркальные же варианты №2 и №3 – имеют и одинаковую ошибку, причём эта ошибка меньше ошибки самого плохого варианта №1. Единственная ситуация, когда данная формула не сможет дать однозначный ответ – это равенство знаменателя нулю. Но максимум из прогноза и факта равен нулю, только когда они оба равны нулю. В таком случае получается, что мы спрогнозировали отсутствие спроса, и его, действительно, не было – то есть ошибка тоже равна нулю – мы сделали совершенно точное предсказание.

Визуальный метод – графический

Визуальный метод состоит в том, что мы на график выводим значение прогнозной модели и факта продаж по тем моделям, которые хотим сравнить. Далее сравниваем визуально, насколько прогнозная модель близка к фактическим продажам. Давайте рассмотрим на примере. В таблице представлены две прогнозные модели, а также фактические продажи по этому товару за тот же период. Для наглядности мы также рассчитали ошибку прогнозирования по обеим моделям.

По графикам очевидно, что модель 2 описывает лучше продажи этого товара. Оценка ошибки прогнозирования тоже это показывает – 65% и 31% ошибка прогнозирования по модели 1 и модели 2 соответственно.

Недостатком данного метода является то, что небольшую разницу между моделями сложно выявить — разницу в несколько процентов сложно оценить по диаграмме. Однако эти несколько процентов могут существенно улучшить качество прогнозирования и планирования пополнения запасов в целом.

Использование формул ошибки прогнозирования на практике

Практический аспект оценки ошибки прогнозирования я вывела отдельным пунктом. Это связано с тем, что все статистические методы расчета показателя ошибки прогнозирования рассчитывают то, насколько мы ошиблись в прогнозе в количественных показателях. Давайте теперь обсудим, насколько такой показатель будет полезен в вопросах управления запасами. Дело в том, что основная цель управления запасами — обеспечить продажи, спрос наших клиентов. И, в конечном счете, максимизировать доход и прибыль компании. А эти показатели оцениваются как раз в стоимостном выражении. Таким образом, нам важно при оценке ошибки прогнозирования понимать какой вклад каждая позиция внесла в объем продаж в стоимостном выражении. Когда мы оцениваем ошибку прогнозирования в количественном выражении мы предполагаем, что каждый товар имеет одинаковый вес в общем объеме продаж, но на самом деле это не так – есть очень дорогие товары, есть товары, которые продаются в большом количестве, наша группа А, а есть не очень дорогие товары, есть товары которые вносят небольшой вклад в объем продаж. Другими словами большая ошибка прогнозирования по товарам группы А будет нам «стоить» дороже, чем низкая ошибка прогнозирования по товарам группы С, например. Для того, чтобы наша оценка ошибки прогнозирования была корректной, релевантной целям управления запасами, нам необходимо оценивать ошибку прогнозирования по всем товарам или по отдельной группе не по средними показателями, а средневзвешенными с учетом прогноза и факта в стоимостном выражении.

Пример расчета такой оценки Вы сможете увидеть в файле Excel.

При этом нужно помнить, что для оценки ошибки прогнозирования по отдельным позициям мы рассчитываем по количеству, но вот если нам важно понять в целом ошибку прогнозирования по компании, например, для оценки модели, которую используем, то нам нужно рассчитывать не среднюю оценку по всем товарам, а средневзвешенную с учетом стоимостной оценки. Оценку можно брать по ценам себестоимости или ценам продажи, это не играет большой роли, главное, эти же цены (тип цен) использовать при всех расчетах.

Для чего используется ошибка прогнозирования

В первую очередь, оценка ошибки прогнозирования нам необходима для оценки того, насколько мы ошибаемся при планировании продаж, а значит при планировании поставок товаров. Если мы все время прогнозируем продажи значительно больше, чем потом фактически продаем, то вероятнее всего у нас будет излишки товаров, и это невыгодно компании. В случае, когда мы ошибаемся в обратную сторону – прогнозируем продажи меньше чем фактические продажи, с большой вероятностью у нас будут дефициты и компания не дополучит прибыль. В этом случае ошибка прогнозирования служит индикатором качества планирования и качества управления запасами.

Индикатором того, что повышение эффективности возможно за счет улучшения качества прогнозирования. За счет чего можно улучшить качество прогнозирования мы не будем здесь рассматривать, но одним из вариантов является поиск другой модели прогнозирования, изменения параметров расчета, но вот насколько новая модель будет лучше, как раз поможет показатель ошибки прогнозирования или точности прогноза. Сравнение этих показателей по нескольким моделям поможет определить ту модель, которая дает лучше результат.

В идеальном случае, мы можем так подбирать модель для каждой отдельной позиции. В этом случае мы будем рассчитывать прогноз по разным товарам по разным моделям, по тем, которые дают наилучший вариант именно для конкретного товара.

Также этот показатель можно использовать при выборе автоматизированного инструмента для прогнозирования спроса и управления запасами. Вы можете сделать тестовые расчеты прогноза в предлагаемой программе и сравнить ошибку прогнозирования полученного прогноза с той, которая есть у вашей существующей модели. Если у предлагаемого инструмента ошибка прогнозирования меньше. Значит, этот инструмент можно рассматривать для применения в компании. Кроме этого, показатель точности прогноза или ошибки прогнозирования можно использовать как KPI сотрудников, которые отвечают за подготовку прогноза продаж или менеджеров по закупкам, в том случае, если они рассчитывают прогноз будущих продаж при расчете заказа.

Если вы хотите повысить эффективность управления запасами и увеличить оборачиваемость товарных запасов, предлагаю изучить мастер-класс «Как увеличить оборачиваемость товарных запасов».

Источник: сайт http://uppravuk.net/

Источник

1. Статистика как наука изучает:

а) единичные явления;
б) массовые явления;

в) периодические события.

2. Термин «статистика» происходит от слова:

а) статика;
б) статный;
в) статус.

3. Статистика зародилась и оформилась как самостоятельная учебная дисциплина:

а) до новой эры, в Китае и Древнем Риме;
б) в 17-18 веках, в Европе;

в) в 20 веке, в России.

4. Статистика изучает явления и процессы посредством изучения:

а) определенной информации;
б) статистических показателей;

в) признаков различных явлений.

5. Статистическая совокупность – это:

а) множество изучаемых разнородных объектов;
б) множество единиц изучаемого явления;

в) группа зафиксированных случайных событий.

6. Основными задачами статистики на современном этапе являются:

в) б, в

7. Статистический показатель дает оценку свойства изучаемого явления:

а) количественную;

б) качественную;
в) количественную и качественную.

8. Основные стадии экономико-статистического исследования включают: а) сбор первичных данных, б) статистическая сводка и группировка данных, в) контроль и управление объектами статистического изучения, г) анализ статистических данных

а) а, б, в
б) а, в, г
в) а ,б, г

г) б, в, г

9. Закон больших чисел утверждает, что:

а) чем больше единиц охвачено статистическим наблюдением,тем лучше проявляется общая закономерность;

10. Современная организация статистики включает: а) в России — Росстат РФ и его территориальные органы, б) в СНГ — Статистический комитет СНГ, в) в ООН — Статистическая комиссия и статистическое бюро, г) научные исследования в области теории и методологии статистики

а) а, б, г
б) а, б, в

в) а, в, г

1. Статистическое наблюдение – это:

г) обширная программа статистических исследований.

2. Назовите основные организационные формы статистического наблюдения:

а) перепись и отчетность;

в) разовое наблюдение;
г) опрос.

3. Перечень показателей (вопросов) статистического наблюдения, цель, метод, вид, единица наблюдения, объект, период статистического наблюдения излагаются:

4. Назовите виды статистического наблюдения по степени охвата единиц совокупности:

а) анкета;
б) непосредственное;
в) сплошное;

г) текущее.

5. Назовите виды статистического наблюдения по времени регистрации:

а) текущее, б) единовременное; в) выборочное; г) периодическое; д) сплошное
а) а, в, д
б) а, б, г

в) б, г, д

6. Назовите основные виды ошибок регистрации: а) случайные; б) систематические; в) ошибки репрезентативности; г) расчетные

а) а
б) а, б
в) а, б, в,

г) а, б, в, г

7. Несплошное статистическое наблюдение имеет виды: а) выборочное;

б) монографическое; в) метод основного массива; г) ведомственная отчетность
а) а, б, в

б) а, б, г
в) б, в, г

8. Организационный план статистического наблюдения регламентирует: а) время и сроки наблюдения; б) подготовительные мероприятия;

в) прием, сдачу и оформление результатов наблюдения; г) методы обработки данных
а) а, б, г
б) а, б, в

9. Является ли статистическим наблюдением наблюдения покупателя за качеством товаров или изменением цен на городских рынках?

а) да
б) нет

10. Ошибка репрезентативности относится к:

а) сплошному наблюдению;
б) не сплошному выборочному наблюдению.

1. Статистическая сводка — это:

а) систематизация и подсчет итогов зарегистрированных фактов и данных;

б) форма представления и развития изучаемых явлений;
в) анализ и прогноз зарегистрированных данных.

2. Статистическая группировка — это:

в) образование групп зарегистрированной информации по мере ее поступления.

3. Статистические группировки могут быть: а) типологическими; б) структурными; в) аналитическими; г) комбинированными

а) а
б) а, б
в) а, б, в

г) а, б, в, г

4. Группировочные признаки, которыми одни единицы совокупности обладают, а другие — нет, классифицируются как:

а) факторные;
б) атрибутивные;
в) альтернативные.

5. К каким группировочным признакам относятся: образование сотрудников, профессия бухгалтера, семейное положение:

а) к атрибутивным;

б) к количественны.

6. Ряд распределения — это:

а) упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности по группам;

б) ряд значений показателя, расположенных по каким-то правилам.

7. К каким группировочным признакам относятся: сумма издержек обращения, объем продаж, стоимость основных фондов

а) к дискретным;
б) к непрерывным.

8. Какие виды статистических таблиц встречаются:

а) простые и комбинационные;

б) линейные и нелинейные.

1. Статистический показатель — это

в) результат измерения свойств изучаемого объекта

2. Статистические показатели могут характеризовать:

3. По способу выражения абсолютные статистические показатели подразделяются на: а) суммарные; б) индивидуальные; в) относительные; г) средние; д) структурные

а) а, д
б) б, в
в) в, г
г) а, б

4. В каких единицах выражаются абсолютные статистические показатели?

а) в коэффициентах
б) в натуральных
в) в трудовых

5. В каких единицах будет выражаться относительный показатель, если база сравнения принимается за единицу?

а) в процентах
б) в натуральных
в) в коэффициентах

6. Относительные показатели динамики с переменной базой сравнения подразделяются на:

а) цепные

б) базисные

7. Сумма всех удельных весов показателя структуры

а) строго равна 1

б) больше или равна 1
в) меньше или равна 1

8. Относительные показатели по своему познавательному значению подразделяются на показатели: а) выполнения и сравнения, б) структуры и динамики, в) интенсивности и координации, г) прогнозирования и экстраполяции

а) а, б, г
б) б, в, г
в) а, б, в

9. Статистические показатели по сущности изучаемых явлений могут быть:

а) качественными
б) объёмными
в) а, б

10. Статистические показатели в зависимости от характера изучаемых явлений могут быть:

а) интервальными
б) моментными
в) а, б

1. Исчисление средних величин — это

а) способ изучения структуры однородных элементов совокупности

б) прием обобщения индивидуальных значений показателя
в) метод анализа факторов

2. Требуется вычислить средний стаж деятельности работников фирмы: 6,5,4,6,3,1,4,5,4,5. Какую формулу Вы примените?

а) средняя арифметическая

б) средняя арифметическая взвешенная
в) средняя гармоническая

3. Средняя геометрическая — это:

а) корень из произведения индивидуальных показателей

б) произведение корней из индивидуальных показателей

4. По какой формуле производится вычисление средней величины в интервальном ряду?

а) средняя арифметическая взвешенная

б) средняя гармоническая взвешенная

5. Могут ли взвешенные и невзвешенные средние, рассчитанные по одним и тем же данным, совпадать?

а) да
б) нет

6. Как изменяется средняя арифметическая, если все веса уменьшить в А раз?

а) уменьшатся
б) увеличится
в) не изменится

7. Как изменится средняя арифметическая, если все значения определенного признака увеличить на число А?

а) уменьшится
б) увеличится

в) не изменится

8. Значения признака, повторяющиеся с наибольшей частотой, называется

а) модой

б) медианой

9. Средняя хронологическая исчисляется

а) в моментных рядах динамики с равными интервалами

10. Медиана в ряду распределения с четным числом членов ряда равна

а) полусумме двух крайних членов
б) полусумме двух срединных членов

1. Что понимается в статистике под термином «вариация показателя»?

а) изменение величины показателя

б) изменение названия показателя
в) изменение размерности показателя

2. Укажите показатели вариации

а) мода и медиана
б) сигма и дисперсия

в) темп роста и прироста

3. Показатель дисперсии — это:

а) квадрат среднего отклонения
б) средний квадрат отклонений

в) отклонение среднего квадрата

4. Коэффициент вариации измеряет колеблемость признака

а) в относительном выражении

б) в абсолютном выражении

5. Среднеквадратическое отклонение характеризует

а) взаимосвязь данных
б) разброс данных

в) динамику данных

6. Размах вариации исчисляется как

а) разность между максимальным и минимальным значением показателя

б) разность между первым и последним членом ряда распределения

7. Показатели вариации могут быть

а) простыми и взвешенными
б) абсолютными и относительными

в) а) и б)

8. Закон сложения дисперсий характеризует

а) разброс сгруппированных данных

б) разброс неупорядоченных данных

9. Средне квадратическое отклонение исчисляется как

10. Кривая закона распределения характеризует

а) разброс данных в зависимости от уровня показателя

б) разброс данных в зависимости от времени

1. Выборочный метод в статистических исследованиях используется для:

а) экономии времени и снижения затрат на проведение статистического исследования;

б) повышения точности прогноза;
в) анализа факторов взаимосвязи.

2. Выборочный метод в торговле используется:

а) при анализе ритмичности оптовых поставок;
б) при прогнозировании товарооборота;

в) при разрушающих методах контроля качества товаров.

3. Ошибка репрезентативности обусловлена:

а) самим методом выборочного исследования;

б) большой погрешностью зарегистрированных данных.

4. Коэффициент доверия в выборочном методе может принимать значения:

а) 1, 2, 3;

б) 4, 5, 6;
в) 7, 8, 9.

5. Выборка может быть: а) случайная, б) механическая, в) типическая, серийная, д) техническая

а) а, б, в, г,

б) а, б, в, д
в) б, в, г, д

6. Необходимая численность выборочной совокупности определяется:

а) колеблемостью признака;

б) условиями формирования выборочной совокупности;

7. Выборочная совокупность отличается от генеральной:

а) разными единицами измерения наблюдаемых объектов;
б) разным объемом единиц непосредственного наблюдения;

в) разным числом зарегистрированных наблюдений.

8. Средняя ошибка выборки:

а) прямо пропорциональна рассеяности данных;

б) обратно пропорциональна разбросу варьирующего признака;
в) никак не зависит от колеблемости данных;

9. Повторный отбор отличается от бесповторного тем, что:

в) повторяется несколько раз расчет средней ошибки выборки.

10. Малая выборка — это выборка объемом:

1. Ряд динамики характеризует: а) структуру совокупности по какому-то признаку; б) изменение характеристик совокупности во времени; в) определенное значение признака в совокупности; г) величину показателя на определенную дату или за определенный период

а) а, б
б) б, г

в) б, в

2. Ряд динамики может состоять: а) из абсолютных суммарных величин; б) из относительных и средних величин;

а) а
б) б
в) а, б

3. Ряд динамики, характеризующий уровень развития социально-экономического явления на определенные даты времени, называется:

а) интервальным;
б) моментным.

4. Средний уровень интервального ряда динамики определяется как:

а) средняя арифметическая;

б) средняя хронологическая.

5. Средний уровень моментного ряда динамики исчисляется как: а) средняя арифметическая взвешенная при равных интервалах между датами; б) при неравных интервалах между датами как средняя хронологическая, в) при равных интервалах между датами как средняя хронологическая;

а) а
б) б
в) б, в

6. Абсолютный прирост исчисляется как: а) отношение уровней ряда; б) разность уровней ряда. Темп роста исчисляется как: в) отношение уровней ряда; г) разность уровней ряда;

а) а, в
б) б, в

в) а, г

7. Для выявления основной тенденции развития используется: а) метод укрупнения интервалов; б) метод скользящей средней; в) метод аналитического выравнивания; г) метод наименьших квадратов;

а) а, г
б) б, г
в) а, б, г
г) а, б, в

8. Трендом ряда динамики называется:

а) основная тенденция;

б) устойчивый темп роста.

9. Прогнозирование в статистике ‑ это:

а) предсказание предполагаемого события в будущем;
б) оценка возможной меры изучаемого явления в будущем.

10. К наиболее простым методам прогнозирования относят:

а) индексный метод;
б) метод скользящей средней;
в) метод на основе среднего абсолютного прироста.

1. Статистический индекс — это:

2. Индексы позволяют соизмерить социально-экономические явления:

а) в пространстве;
б) во времени;
в) в пространстве и во времени.

3. В индексном методе анализа несуммарность цен на разнородные товары преодолевается:

4. Можно ли утверждать, что индивидуальные индексы по методологии исчисления адекватны темпам роста:

а) можно;

б) нельзя.

5. Сводные индексы позволяют получить обобщающую оценку изменения:

а) по товарной группе;

б) одного товара за несколько периодов.

6. Может ли в отдельных случаях средний гармонический индекс рассчитываться по средней гармонической невзвешенной:

а) может;
б) не может.

7. Индексы переменного состава рассчитываются:

а) по товарной группе;
б) по одному товару.

8. Может ли индекс переменного состава превышать индекс фиксированного состава:

а) может;

б) не может.

9. Первая индексная мультипликативная модель товарооборота – это:

а) произведение индекса цен на индекс физического объема товарооборота;

10. Вторая факторная индексная мультипликативная модель анализа – это:

а) произведение индекса постоянного состава на индекс структурных сдвигов;

б) частное от деления индекса переменного состава на индекс структурных сдвигов;
в) а, б.

1. Статистическая связь — это:

в) когда каждому факторному соответствует несколько разных значений результирующего показателя.

2. Термин корреляция в статистике понимают как:

а) связь, зависимость;

б) отношение, соотношение;
в) функцию, уравнение.

3. По направлению связь классифицируется как:

а) линейная;
б) прямая;

в) обратная.

4. Анализ взаимосвязи в статистике исследует:

а) тесноту связи;
б) форму связи;
в) а, б

5. При каком значении коэффициента корреляции связь можно считать умеренной?

а) r = 0,43;

б) r = 0,71.

6. Термин регрессия в статистике понимают как: а) функцию связи, зависимости; б) направление развития явления вспять; в) функцию анализа случайных событий во времени; г) уравнение линии связи

а) а, б
б) в, г
в) а, г

7. Для определения тесноты связи двух альтернативных показателей применяют:

а) коэффициенты ассоциации и контингенции;

б) коэффициент Спирмена.

8. Дайте классификацию связей по аналитическому выражению:

а) обратная;
б) сильная;
в) прямая;
г) линейная.

9. Какой коэффициент корреляции характеризует связь между YиX:

а) линейный;

б) частный;
в) множественный.

10. При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между YиXможно признать более существенной:

а) ryx = 0,25;
б) ryx = 0,14;
в) ryx = — 0,57.

Источник

1. «Дельфийский опрос»:
массовое анкетирование прогнозного характера
метод игрового моделирования
анонимный опрос экспертов, проводимый в несколько этапов
разновидность дискуссии «лицом к лицу»

2. Прогнозная аналогия:
выведение нового прогноза из ранее полученных прогнозов
приведение в соответствие различных прогнозов для одного объекта
общее название для качественных неформализованных методов прогнозирования
перенос вывод с более изученного объекта прогноза на менее изученный

3. Интерполяция:
стадия разработки прогнозного проекта
уточнение задания на прогноз
нахождение неизвестного значения показателя с учетом известных предыдущих и последующих значений
основной метод предварительной верификации прогноза

4. Прогнозный сценарий:
описание предполагаемого развертывания альтернативных вариантов изменения прогнозируемого явления
нормативный прогноз на долгосрочную перспективу
предварительная поисковая модель объекта прогноза
разновидность прогнозной аналогии

5. «Мозговой штурм»:
экспертный метод коллективной генерации новых идей
обсуждение конкурирующих предложений
имитационная игровая модель
заочный опрос экспертов

6. Соответствие вида прогноза социально-экономических явлений и периода, на который он рассчитывается:
краткосрочный — до 1 года
среднесрочный — от 1 до 5 лет
долгосрочный — от 5 до 15 лет

7. Краткосрочный прогноз предусматривает:
незначительные количественные изменения явления
как количественные, так и качественные сдвиги
скачкообразный переход от одного эволюционного цикла развития к другому
существенные количественные изменения в рамках эволюционного цикла

8. Поисковый прогноз:
многовариантный анализ изменения динамического ряда количественных показателей
интуитивный прогноз, который не содержит количественных параметров
определение возможных состояний объекта прогноза в будущем
прогноз с периодом упреждения до 1 года

9. Нормативный прогноз:
определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогноза, принимаемых в качестве цели
определение возможных состояний прогнозного фона
прогноз, выполненный с соблюдением методических правил
один из этапов разработки программы прогнозного исследования

10. Экстраполяция:
перенесение закономерностей развития одного явления на другое
перенесение в будущее закономерностей изменения объекта прогноза, сложившихся в прошлом и настоящем
один из вариантов прогнозного сценария
рекомендация для планирования на основе рузультатов прогнозного исследования

11. В соответствии с проблемно-целевым критерием выделяют:
краткосрочный прогноз
поисковый прогноз
вероятностный прогноз
интервальный прогноз
нормативный прогноз

12. Трендовые модели используются преимущественно:
в комплексных долгосрочных моделях
в политическом прогнозировании
в прогнозировании экономических и демографических процессов с устойчивой инерционной динамикой
для разработки нормативных прогнозов в управленческой деятельности

13. Доверительный интервал прогноза:
ошибка прогноза
оценка точности прогноза
период основания прогноза
разброс значений прогнозируемого показателя для заданной вероятности его осуществления

14. Прогнозный фон:
объект прогноза
принцип прогнозирования
одна из прогнозных альтернатив
внешняя среда развития объекта прогноза

15. Информационная обратная связь в прогнозировании:
необходимость прогнозирования для повышения эффективности управленческих решений
способность прогноза при определенных условиях изменять тенденции развития объекта прогноза через деятельность людей
связь между объектом прогноза и внешней средой
стандартное соотношение периода упреждения и периода основания

16. Точность прогноза:
степень достоверности прогноза
оценка вероятности осуществления прогноза
количественная оценка ошибки прогноза
оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления

17. Основные формы информационной обратной связи в прогнозировании:
самоосуществление прогноза
вариантность прогноза
самоотрицание прогноза
возможность управления объектом прогноза
проверяемость прогноза

18. Предметом изучения прогностики является:
будущее изучаемых объектов, явлений и процессов
закономерности исторического развития социальных процессов
закономерности, способы и методы разработки прогнозов
неизвестные в настоящем события прошлого

19. К предуказательным категориям прогнозирования относятся:
предвидение
предсказание
прогноз
план
программа
проект

20. Научная основа прогноза:
изучение и использование закономерностей развития объекта прогноза
соответствие прогноза принятым в научном сообществе критерия истинности научной теории
возможность использования формализованных количественных моделей
эффективность практического использования прогнозных разработок

21. Cоответствие:
достоверное, основанное логической последовательности суждение о состоянии какого-либо объекта (процесса или явления) в будущем — предсказание
способность человеческого мышления к опережающему отражению действительности — предвидение
предчувствие, простое предвосхищение событий будущего — интуиция

22. Прогностика как научная дисциплина возникла:
в середине ХIX века
на рубеже XIX – ХХ веков
в 50-60-е годы ХХ века
в начале эпохи Нового времени

23. Принцип согласованности прогнозирования требует:
определения точности, достоверности и согласованности прогноза
согласования целей и методов прогнозирования
разработки нескольких вариантов прогноза
согласования разных видов прогнозов для данного объекта

24. Немецкий социолог О.Флехтхейм предложил создание «объективной философии будущего», которую он назвал:
утопия
футурология
прогностика
исследования будущего

25. Период упреждения:
максимально возможный период прогнозирования
время, в течение которого разрабатывается прогноз
период времени в будущем, на которое разрабатывается прогноз
период в прошлом развитии объекта прогноза, который исследуется для последующей разработки прогноза

26. Прогнозный горизонт:
вероятность осуществления прогноза
время, на которое разрабатывается прогноз
максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности
допустимая погрешность прогноза

27. Прогноз- это…
решение относительно системы мероприятий, предусматривающее последовательность, сроки и средства их выполнения
предположенный результат предпринимаемой деятельности
вероятностное суждение о перспективах развития того или иного явления в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления
любое суждение о будущих состояниях как какого-либо явления

28. Объективная необходимость развития социального прогнозирования состоит в:
кризисном состоянии социальных наук
необходимости совершенствования научно-технического базиса общества
усложнении управления общественными процессами в ходе научно-технической революции и необходимости его научного обоснования
необходимости противодействовать антинаучным фальсификациям исторического прошлого

29. В соответствии с принципом непрерывности прогнозирования:
прогноз должен постоянно корректироваться по мере поступления новой информации об объекте прогноза
обоснованность прогноза зависит от его соответствия применяемым методам
необходимость сохранять взаимосвязь прошлого, настоящего и будущего
прогноз должен предусматривать несколько альтернативных вариантов

Источник

29 вопросов

Популярные тесты по юридическим дисциплинам

1. Статистика как наука изучает:

2. Термин «статистика» происходит от слова:

3. Статистика зародилась и оформилась как самостоятельная учебная дисциплина:

4. Статистика изучает явления и процессы посредством изучения:

5. Статистическая совокупность – это:

6. Основными задачами статистики на современном этапе являются:

7. Статистический показатель дает оценку свойства изучаемого явления:

9. Закон больших чисел утверждает, что:

1. Статистическое наблюдение – это:

2. Назовите основные организационные формы статистического наблюдения:

3. Перечень показателей (вопросов) статистического наблюдения, цель, метод, вид, единица наблюдения, объект, период статистического наблюдения излагаются:

4. Назовите виды статистического наблюдения по степени охвата единиц совокупности:

5. Назовите виды статистического наблюдения по времени регистрации:

6. Назовите основные виды ошибок регистрации: а) случайные; б) систематические; в) ошибки репрезентативности; г) расчетные

7. Несплошное статистическое наблюдение имеет виды: а) выборочное;

8. Организационный план статистического наблюдения регламентирует: а) время и сроки наблюдения; б) подготовительные мероприятия;

9. Является ли статистическим наблюдением наблюдения покупателя за качеством товаров или изменением цен на городских рынках?

10. Ошибка репрезентативности относится к:

1. Статистическая сводка — это:

2. Статистическая группировка — это:

3. Статистические группировки могут быть: а) типологическими; б) структурными; в) аналитическими; г) комбинированными

4. Группировочные признаки, которыми одни единицы совокупности обладают, а другие — нет, классифицируются как:

5. К каким группировочным признакам относятся: образование сотрудников, профессия бухгалтера, семейное положение:

6. Ряд распределения — это:

7. К каким группировочным признакам относятся: сумма издержек обращения, объем продаж, стоимость основных фондов

8. Какие виды статистических таблиц встречаются:

1. Статистический показатель — это

2. Статистические показатели могут характеризовать:

3. По способу выражения абсолютные статистические показатели подразделяются на: а) суммарные; б) индивидуальные; в) относительные; г) средние; д) структурные

4. В каких единицах выражаются абсолютные статистические показатели?

5. В каких единицах будет выражаться относительный показатель, если база сравнения принимается за единицу?

6. Относительные показатели динамики с переменной базой сравнения подразделяются на:

7. Сумма всех удельных весов показателя структуры

9. Статистические показатели по сущности изучаемых явлений могут быть:

10. Статистические показатели в зависимости от характера изучаемых явлений могут быть:

1. Исчисление средних величин — это

2. Требуется вычислить средний стаж деятельности работников фирмы: 6,5,4,6,3,1,4,5,4,5. Какую формулу Вы примените?

3. Средняя геометрическая — это:

4. По какой формуле производится вычисление средней величины в интервальном ряду?

5. Могут ли взвешенные и невзвешенные средние, рассчитанные по одним и тем же данным, совпадать?

6. Как изменяется средняя арифметическая, если все веса уменьшить в А раз?

7. Как изменится средняя арифметическая, если все значения определенного признака увеличить на число А?

8. Значения признака, повторяющиеся с наибольшей частотой, называется

9. Средняя хронологическая исчисляется

10. Медиана в ряду распределения с четным числом членов ряда равна

1. Что понимается в статистике под термином «вариация показателя»?

2. Укажите показатели вариации

3. Показатель дисперсии — это:

4. Коэффициент вариации измеряет колеблемость признака

5. Среднеквадратическое отклонение характеризует

6. Размах вариации исчисляется как

7. Показатели вариации могут быть

8. Закон сложения дисперсий характеризует

9. Средне квадратическое отклонение исчисляется как

10. Кривая закона распределения характеризует

1. Выборочный метод в статистических исследованиях используется для:

2. Выборочный метод в торговле используется:

3. Ошибка репрезентативности обусловлена:

4. Коэффициент доверия в выборочном методе может принимать значения:

5. Выборка может быть: а) случайная, б) механическая, в) типическая, серийная, д) техническая

6. Необходимая численность выборочной совокупности определяется:

7. Выборочная совокупность отличается от генеральной:

8. Средняя ошибка выборки:

9. Повторный отбор отличается от бесповторного тем, что:

10. Малая выборка — это выборка объемом:

2. Ряд динамики может состоять: а) из абсолютных суммарных величин; б) из относительных и средних величин;

3. Ряд динамики, характеризующий уровень развития социально-экономического явления на определенные даты времени, называется:

4. Средний уровень интервального ряда динамики определяется как:

8. Трендом ряда динамики называется:

9. Прогнозирование в статистике ‑ это:

10. К наиболее простым методам прогнозирования относят:

1. Статистический индекс — это:

2. Индексы позволяют соизмерить социально-экономические явления:

3. В индексном методе анализа несуммарность цен на разнородные товары преодолевается:

4. Можно ли утверждать, что индивидуальные индексы по методологии исчисления адекватны темпам роста:

5. Сводные индексы позволяют получить обобщающую оценку изменения:

6. Может ли в отдельных случаях средний гармонический индекс рассчитываться по средней гармонической невзвешенной:

7. Индексы переменного состава рассчитываются: