47. В общем случае временной ряд можно представить как функцию компонент отражающих закономерность и случайность развития: f(t) – тренд развития, S(t) – сезонная компонента, U(t) – циклическая компонента, e(t) – остаточная компонента. Стр131.
48. В эконометрике выделяются следующие основные направления экономико-статистических методов временных рядов:
49. Применяемые при обработке временных рядов методы опираются на методы математической статистики, которые базируются на следующих требованиях к исходным данным:
1) Сопоставимость данных
2) Однородность данных
3) Устойчивость тенденции
4) Полнота данных стр134.
50. Проверка наличия тренда – процедура предварительного анализа данных, сводится к проверке гипотезы о неизменности среднего значения временного ряда и осуществляется с помощью различных критериев: критерий серий, основанный на медиане; критерий проверки гипотезы о неизменности среднего значения временного ряда; критерий «восходящих» и «неисходящих» серий
51. Сглаживание временного ряда: т.е. замена фактических уровней расчетными значениями, имеющими меньшую колеблемость чем исходные данные, является простым методом выявления тенденции развития.
52. Существующие методы сглаживания делят на группы:
1) Аналитические методы
2) Методы механического сглаживания
53. Формирование уровней ряда определяется закономерностями основных типов:
· инерцией тенденции,
· инерцией взаимосвязи между последовательными уровнями ряда,
· инерцией взаимосвязи между исследуемым показателе и показателями-факторами, оказывающие на него причинное воздействие.
54. На практике наиболее часто используются кривые роста, которые позволяют описывать процессы следующих основных типов:
· без предела роста,
· с пределом роста без точки перегиба,
· с пределом роста и точкой перегиба.
55. Для оценки точности модели временного ряда в статистическом анализе, используются: максимальная по абсолютной величине ошибка; относительная максимальная ошибка; средняя по модулю ошибка; средняя по модулю относительная ошибка.
56. Адаптивные модели прогнозирования на основе временных рядов – это модели дисконтирования данных, способных быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий.
57. Общая схема построения адаптивных моделей включает:
· по нескольким первым наблюдениям ряда оцениваются значения параметров модели;
· по имеющейся модели бается прогноз на один шаг;
· по модели со скорректированными параметрами рассчитывается прогнозная оценка на следующий момент времени;
· прогнозирование на будущее.
58. Авторегрессионной моделью временных рядов называют такую модель, в которой моделируемые значения зависят линейно: стр.165
59. В авторегрессионных моделях предполагается, что:
Изучение взаимосвязей на основе временных рядов
59. Методы экстраполяции включают:
60. Производственные функции позволяют:
61. Экономико-статистическое моделирование производственной функции выполняют в следующем порядке:
62. Экстраполяционное прогнозирование экономических процессов, представленных одномерными временными рядами, сводится к выполнению следующих основных этапов:
63. Для решения конкретных задач анализа и прогнозирования временных рядов используются специальные экономико-статистические методы, которые классифицируются следующим образом:
64. К процедурам предварительного анализа данных временного ряда относятся:
65. Показатели динамики экономических процессов:
66. Найдите несоответствия в следующих выражениях:
67. Прогнозирование методом экстраполяции базируется на следующих предположениях:
68. Точное совпадение фактических данных и прогностических точечных оценок, полученных путем экстраполяции, имеет малую вероятность, что объясняется следующими причинами:
69. При моделирование экономических процессов, подверженных сезонным колебаниям, временной ряд, в котором наблюдаются и тренд и сезонные колебания, называется:
70. Для исследования и прогнозирования тренд-сезонных экономических процессов, необходимо решить следующие задачи:
71. Для определения наличия во временном ряде сезонных колебаний рекомендуется использовать следующие критерии:
Оптимизационные модели
72. Модель – это ограниченное представление реальности, поэтому результат анализа модели не обязательно является решенинм исходной управленческой задачи.
73. Экономические модели в общем смысле подразделяются на классы: модели позитивного анализа; модели нормативного анализа.
74. Объектом моделирования является: зафиксированный или, по крайней мере, наблюдаемый процесс развития экономического объекта во времени.
75. Выберите выражения, не имеющие смысловой нагрузки:
76. Основными элементами экономико-математической модели являются: экзогенные и эндогенные переменные, индексы и параметры.
77. Моделирование предполагает использование методов: абстрагирования и идеализации.
78. Исследуемое множество элементов можно рассматривать как кибернетическую систему, если выявлены следующие признаки:
1) целостность;
2) наличие цели и критерия исследования данного множества элементов;
3) наличии более крупной внешней системы по отношению к данной системе, называемой «средой»;
4) возможность выделить в данной системе взаимосвязанные части.
79. Структура кибернетической системы − это совокупность ее элементов и связей между ними, по которым могут проходить сигналы и воздействия которая включает: входы – это элементы системы, к которым приложены входные воздействия или на которые поступают входные сигналы; выходы – это элементы системы, которые осуществляют воздействие или передают сигналы в другую систему.
80. Под экономической системой, как одной из сложнейших управляемых систем понимается сложная вероятностная динамическая система, охватывающая процессы: производства, обмена, распределения и потребления материальных и других благ.
81. Структурными единицами экономической системы являются: отрасли экономики – система второго порядка; субъекты хозяйствования – производственные подсистемы отраслей экономики; структурные подразделения субъектов хозяйствования – подсистемы предприятий организаций.
82. Экономическая система включает экономико-управляющие преобразователи: трудовые, материально-вещественные и природные ресурсы.
83. По характеру перехода от одного состояния в другое системы делятся на статические и динамические(стр.181).
84. Процесс моделирования обязательно включает: построение абстракций, умозаключения по аналогии и конструирование научных гипотез относительно исследуемого объекта.
85. Экономико-математическое моделирование − это процесс перевода исследуемых экономических объектов с языка экономики на язык математики.
86. Экономико-математические модели, включают:
· стр.185
87. Экономико-математические методы − это обобщенное название комплекса экономических и математических дисциплин, включающих:
88. Экономической информация (совокупность сведений об экономической системе и ее среде, необходимых для решения конкретной задачи управления) классифицируется как:
89. Экономическая информация состоит из информационных потоков и в зависимости от происхождения и назначения условно подразделяется на следующие виды:
90. Экономико-математические модели включают в себя следующие виды:
91. Чтобы найти наилучшее решение многовариантной задачи с помощью методов математического моделирования, необходимо следующее:
92. Процесс постановки и реализации экономических задач методами математического моделирования основывается на общих принципах моделирования и состоит из пяти этапов.
93. Важнейшим звеном кибернетического моделирования является системный анализ, в результате которого производится формирование описания объекта:
94. Содержательная (экономическая) постановка экономико-математической модели заключается в выделении основных элементов:
95. Этап математического моделирования системный синтез включает:
96. Во время формирования (создания) модели и ее интерпретации необходимо понимать следующее.
97. Модели широко используются благодаря тому, что заставляют выполнить следующие действия:
98. Компонентами математической постановки задачи оптимизации являются
99. Среди линейных моделей математического программирования выделяют типы моделей:
100. Модель транспортной задачи линейного программирования состоит в нахождении решения перевозки груза от поставщиков к потребителям с целью минимизации транспортных затрат, при условии:
101. Последовательность вычислений, выполняемых при решении задачи с помощью Microsoft Excel:
102. По характеру постановки и цели решения задачи транспортная модель подразделяется на разновидности: