7) Вид временного ряда
| 1 кв | 2кв | 3кв | 4кв | 1кв | 2кв | |
| yt | 21,19 | 22,24 | 23,27 | 24,32 | 25,35 | 26,38 |
Г. Интервальный
8) Для функции вида 
=2,65x0,67. Определить коэффициент эластичности.
В. 0,67
9) Выберете истину: а) МНК позволяет оценить параметры уравнении простой линейной регрессии, г) В степенной регрессии параметр В является коэффициентом эластичности
10) по 25 предприятиям полученным уравнением регрессии = 0,25+3,5x1+18x2.Зависимый y – объем выпускаемой продукции от численности занятых на предприятии.
X1 и x2 среднегодовая стоимость основных фондов. Нужно интерпретировать
= 0,25+3,5x1+18x2 При росте численности занятых на предприятии на 1 человека при той же средне годовой стоимости основных фондов, объем выпуска продукции увеличивается на 3,5 млн руб, а при увеличении среднегодовой стоимости основных фондов на 1 млн руб и при той же численности занятых, объем выпуска продукции увеличится на 18 млн руб.
11) Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции
Г) 1,721
12)
| 1кв | 2кв | 3кв | 4кв | 1кв | 2кв | |
| yt | 233,5 | 239,6 | 239,8 | 261,9 | 261,8 | 268,7 |
Прогноз в 3кв 2007 года с помощью среднего темпа роста
= 
*100%=1,024
7=y6* =268,7 * 1,024= 275,15 – прогноз в 3кв 2007г.
13)Анализируется среднедушевой расход на развлечение молодых людей до 25 лет. По 15 годовым данным по МНК построено следующее уравнение регрессии
=3,52+0,25x
dw=2,01; y-среднедушевой расход на развлечения молодых людей; x-среднедушевой располагаемый доход
Сделать вывод об адекватности модели!!!
d’=4-dw=4-2,01=1,99
d2<d’<2 следовательно модель признается адекватной по данному критерию
14) y=148+0,7x y=23x0,7
Определить каким должен быть объем выпускаемой продукции чтобы коэффициент эластичности были равны.
Ya=148+0,7x yb=23x0,7
a=0,7* 
b=0,7
0,7* =0,7
=1
=148+0,7
-0,7 =148
=493,33
16) какой критерий использовать для оценки значимости параметра уравнения регрессии
В. Стьюдент
17)
Сглаживание временного ряда с использованием экспоненциального средней, приняв параметры сглаживания альфа=0,1
17.1) выберите нужную формулу:
А) St=αyt+(1-α)St-1
17.2) S0= 
= 
=4,67
S1=α*y1+(1-α)S0=0,1*4+(1-0,1)*4,67=4,6
S2=0,1*6+0,9*4,6=4,74 S3=4,67 S4=4,7 S5=5,23 S6=5,51 S7=5,66 S8=5,99 S9=6,6
№1
Эластичность спроса на товар от его цены характеризуется по 30 наблюдениям, lnу=5+0,5lnx. Записать данное уравнение в виде степенной функции. Y=e5+0,5lnx = e5 * e0,5lnx = e5 * x0,5, при увеличении цены на 1% спрос в среднем повышается на 0,5%
Уравнение множественной регрессии =-27,16+1,37x1 -0,29x2
b1=1,37 означает, что при увеличении x1 на 1 единицу и при фиксированном значении x2 переменная y увеличивается на1,37.
№ 3
Коэффициент парной линейной корреляции 
Если rn = 1, то причем a>0. Если же rn = - 1, то причем a<0. Таким образом, близость коэффициента корреляции к 1 (по абсолютной величине) говорит о достаточно тесной линейной связи.
№ 4
Прогноз с помощью среднего прироста(задача)
№ 5
| t | |||||||||
| yt | 32,1 | 30,9 | 38,7 | 48,9 | 46,8 | 53,4 |
Сглаживание методом скользящих средних использую простой средний арифметический g=5
Yt= 
Y3=30+32,1+36+30,9+38,7/5=33,54
Y4=186,6/5=37,32
Y5=201,3/5=40,26
Y6=218,7/5=43,74
Y7=241,8/5=48,36
№ 6
Вычислить среднюю ошибку аппроксимации 
=1/n 
*100%
В среднем расчетные значения отличается от фактических y значений на
№ 7
Определить точность 1 и 2 модели на основании
| yt | 
| Y2 | |
1= 
= 
*100%=3,26%
2= 
*100%= 3,16%, следовательно более точный прогноз