Предпосылки МНК
а) отсутствие автокорреляции в остатках
5 К основными показателями динамики временного ряда относится:
а)Темп роста
д) Абсолютный прирост
6 Коэффициент автокорреляции первого порядка ФОРМУЛА:
7 Выберите ложное утверждение:
а) Недостатком прогнозирования с использованием среднего прироста и среднего темпа роста является то, что они учитывают крайние уровни временного ряда, включая влияние промежуточных.
8 По совокупности 15 предприятий торговли изучается зависимость между признаками Х-цена на товар А, тыс. руб., у-прибыль торгового предприятия, млн. руб. При оценке регрессионной модели были получены следующие промежуточные результаты: 
=15000 и 
=70000. Вычислите показатели детерминации и сделайте вывод.
= 
Связь между переменными тесная
R2=(0,8864)2=0,7857
79% общей вариации прибыль объясняется ценой товара А. 21% объясняется факторами не включенными в модель.
Эластичность спроса по доходу = 0,45
2 
двухфакторное уравнение линейной регрессии
- средняя относительная ошибка аппроксимации показывает на сколько процентов в среднем расчетные значения у отличаются от фактических.
4 n=16 городов
Тесная связь между показателями = 0,706. Определить F-фактическое.
r=0,706
5 Если предпосылки МНК нарушены, то модель считается неадекватной, оцениваемые параметры могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности, несмещенности.
6 Отбор факторов в эконометрической модели множественной регрессии может быть осуществлены на основесравнения остатков дисперсии до и после включения фактора в модель.
7 
Регрессионная модель с одним уравнением: у-эндогенные переменные х и р – экзогенные.
8 Записать линейное уравнение регрессии, оценить значимость модели.
|
|
| х | у | |
| Среднее значение | 9,3 | |
| Ккор | 0,98 | |
| параметры | b=1,2 | a=0,5 |
y=a+bx
y=0,5+1,2x
Значимость модели
R=0,98 r2=0,96
Fф= 
| - | + | + | + | + | - | + | - | + | + | - |
№15
По критерию восходящих и нисходящих серий проверить наличие тенденций во временном ряду. Сделать вывод.
ύ(n) = 7 – число серий
lmax(n)=4
ln=5
Вывод: Оба неравенства выполняются, поэтому тренд в динамике выпуска продукции отсутствует с вероятностью 95% (тенденция во временном ряду отсутствунт)
№16
Имеются следующие данные коэффициент регрессии b1=1,341, стандартная ошибка коэффициента mb1 = 0,277. Определите t критерий Стьюдента и оцените значимость коэффициента регрессии b1, если tтабл=2,11 при уровне значимости α=0,05
tфак т= tb= 
tфакт=4,841; tф > tтабл т.е. 4,841 > 2,11
4,841 – коэф значим
№1
Регрессия – односторонняя статистическая зависимость
Тренд – изменение определяющее общее направление развития или основную тенденцию временного ряда
№2
Коэффициент автокорелляции - это измерение зависимости между соседними уровнями ряда yt и yt-1
· Он строится по аналогии с линейным коэффициентом корреляции т.о. характеризует тесноту только линейной связи текущего и предыдущего уровня ряда
· По знаку коэффициента автокорреляции, нельзя сделать вывод о возрастающей или убывающей тенденции в уровнях ряда
№3
Определите вид временного ряда
| Месяц | Январь | Фефраль | март | апрель | май | Июнь |
| Ср з.п |
Это интервальный ряд
|
|
№5
Индекс корреляции: 
№11
Определите вид временного ряда:
| 01.01.02 | 01.02.02 | 01.03.02 | 01.04.02 | 01.05.02 | |
| Фонд з.п. | 21,89 | 22,24 | 23,27 | 24,32 | 25,35 |
Это моментный ряд
№12
Определите индекс корреляции, сделайте вывод о тесноте связи между переменными
= 
=0,8913
Вывод: связь ващульпе тесная
№16
Автокорелляция в остатках определяется с помощью Дарбина-Уотсана
№1
Этап верификации – предполагает сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.
№13
- входит в промежуток от 1 до 10 следовательно качество модели хорошее
№2
Виды прогноза и их характеристика:
Под прогнозом понимается научно-обоснованное описание возможных состояний системы в будущем и сроков достижения этих состояний
В зависимости от объектов прогнозирования прогнозы разделяют на научно технические, экономические и социальные.
В зависимости от маштабности объекта прогнозирования экономические прогнозы охватывают все уровни – от прогнозов отдельных предприятий до прогнозов развития отрасли в маштабе страны.
По длительности времени упреждения разделяют следующие виды прогноза:
· Оперативный (1 месяц)
· Краткосрочный (до 1 года)
· Среднесрочный (от 1 года до 5 лет)
· Долгосрочные (более 5 лет)
№3
Установите какой из коэффициентов определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%
Это коэффициент эластичности
№17
| 32,1 | 30,9 | 38,7 | 48,9 | 46,8 | 53,4 | 54,0 | 50,3 |
Сглазить методом скользящей средней, используя взвеш скольз средн с интервалом g=5
|
|
=33,20
=33,68
=39,06
=45,94
=49,85
=51,99
Задание на аномальность
Имеются данные об урожайности озимой пшеницы yt за 10 лет
| T | ||||||||||
| yt | 16,3 | 20,2 | 17,1 | 7,7 | 15,3 | 16,3 | 19,9 | 14,4 | 17,7 | 20,7 |
Проверить на аномальность уровень t = 4
| t | yt | (yt -  2
|
| 16,3 | 0,16 | |
| 20,2 | 12,25 | |
| 17,1 | 0,16 | |
| 7,7 | ||
| 15,3 | 1,96 | |
| 16,3 | 0,16 | |
| 19,9 | 10,24 | |
| 14,4 | 5,29 | |
| 18,7 | ||
| 20,7 | ||
| ∑ | 166,6 | 131,22 |
=3,8
=2,4
λтабл=1,46
λ4>λтабл уровень признается аномальным
→ должен быть таким
4) гетероскедостичность можно определить используя:
А. Стьюдента Б. Фишера В. Гольдфельда-Квандта
5) метод Ирвина относится к числу методов:
В. Определение аномальных значений
6) Коэффициент множественной детерминации показывает: