Wyszukaj
Zaloguj / zarejestruj się
Jeśli masz już konto, możesz się zalogować.
Jeśli nie masz konta, zarejestruj nowe podając nazwę użytkownika, adres email i hasło.
Formularz kontaktowy
Memorizer+
Wykup dostęp
Ta funkcja jest dostępna dla użytkowników, którzy wykupili plan Memorizer+
Fiszki
Prognozowanie procesów ekonomicznych
Test w formie fiszek Pytania z podręcznika "Prognozowanie ekonomiczne, teoria przykłady zadania"
Ilość pytań: 108 Rozwiązywany: 16051 razy
Na rysunku przedstawiono wykres szeregu czasowego pewnej zmiennej. Na jego podstawie możemy stwierdzić, że w szeregu tym występuje:
trend liniowy i wahania przypadkowe
trend hiperboliczny i wahania przypadkowe
tylko składowa przypadkowa
O istnieniu trendu wykładniczego można mówić wówczas, gdy na wykresie wzdłuż linii prostej układają się punkty o współrzędnych:
( t, ln yt )
( e^2, yt )
( lnt, yt )
Na rysunku przedstawiono wykres szeregu czasowego pewnej zmiennej. Na jego podstawie możemy stwierdzić, ze w szeregu tym występuje:
tylko składowa systematyczna
składowa systematyczna w postaci trendu liniowego oraz składowa przypadkowa
składowa systematyczna w postaci trendu potęgowego oraz składowa przypadkowa
O istnieniu trendu potęgowego można mówić wówczas, gdy na wykresie wzdłuż linii prostej układają się punkty o współrzędnych:
( t, ln yt )
( ln t, ln yt )
( ln t, yt )
Za paraboliczną postacią trendu przemawiają w miarę stałe:
drugie przyrosty absolutne o podstawie stałej badanego zjawiska
drugie przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
drugie przyrosty względne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
Za wykładniczą postacią trendu przemawiają w miarę stałe:
indeksy o podstawie stałej, przy czym podstawą jest okres, dla którego zjawisko przyjmuje najmniejszą wartość
przyrosty względne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
indeksy łańcuchowe
Za liniową postacią trendu przemawiają w miarę stałe:
przyrosty względne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
przyrosty absolutne o podstawie stałej badanego zjawiska
W celu oszacowania parametrów funkcji trendu f(t) = t / a0 + a1t odpowiedni model sprowadzamy do postaci liniowej przez następującą transformację zmiennej y oraz t:
modelu z taką funkcją trendu nie da się sprowadzić do postaci liniowej
1/y oraz 1/t
lny oraz 1/t
Szereg czasowy przedstawia wartości pewnej zjawiska co kwartał. Na podstawie analizy graficznej jego przebiegu stwierdzamy, że co cztery kwartały wykazuje on podobne własności, zatem:
charakteryzuje się wahaniami o okresie 1 kwartał
charakteryzuje się wahaniami o okresie 4 kwartaly, czyli o okresie rocznym
charakteryzuje się cyklem rocznym
Metoda trendów jednoimiennych okresów polega na:
oszacowaniu wskaźników sezonowości dla poszczególnych faz cyklu
oszacowanie parametrów funkcji trendu oddzielnie dla każdego cyklu
oszacowaniu parametrów funkcji trendu oddzielnie dla poszczególnych faz cyklu
Do opisu szeregu czasowego zawierającego obserwacje z 24 kwartałów pewnej zmiennej wybrano analizę harmoniczną, czy:
pierwsza harmonika ma okres 6 lat
szósta harmonika ma okres 1 roku
należy oszacować parametr 12 harmonik
Suma bezwględnych wahań sezonowych (oczyszczonych)
zawsze jest równa zeru
zależy od tego, czy rozważamy wahania półroczne, kwartalne czy miesięczne
zawsze jest równa 100%
Suma wskaźników sezonowości (oczyszczonych)
zawsze jest równa 1
jest równa 4 w przypadku wahań kwartalnych
zawsze zależy od liczby cykli
Suma wskaźników sezonowości (oczyszczonych) w przypadku wahań miesięcznych
jest równa 12%
jest równa 12
jest równa 1200%
Suma oczyszczonych bezwzględnych wahań sezonowych (model addytywny) w przypadku wahań miesięczny
zależy od liczby cykli
jest równa 12
jest równa 0
Patrz obrazek
z kwartału na kwartał produkcja cementu średnio wzrstałą o 25,9 [tys. ton]
z kwartału na kwartał produkcja cementu przeciętnie wzrastała o 25,9 %
z roku na rok produkcja cementu średnio wzrastała o 25,9 [tys. ton]
prognoza produkcji cementu na czwarty kwartał 1997 r. wynosi 3365,52 [tys.ton]
prognozy nie można wyznaczyć, ponieważ nie jest znany bezwzględny wskaźnik sezonowości dla czwartego kwartału
prognoza produkcji cementu na czwarty kwartał 1997 r. wynosi 2951,52 [tys.ton]
Wykorzystując liniowy lub sprowadzalny do postaci liniowej model przyczynowo-opisowy można:
Ocenić siłę wpływu poszczególnych zmiennych na zmienną prognozowaną
Na jego podstawie uzyskać prognozy wariantowe
Oszacować ex ante błędy wyznaczonych na jego podstawie prognoz
Wady modelu przyczonowo-opisowego to:
Problemy przy estymacji parametrów związane z możliwością wystąpienia zjawiska współliniowości
Możliwość obliczenia prognoz wariantowych
Potrzeba wyznaczenia wartości zmiennych objaśniających w okresie na który buduje się prognozy
W celu wyboru postaci związku funkcyjnego f między zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi przy budowaniu prognostycznego modelu przyczynowo-opisowego możemy wykorzystać:
Analizę materiału statystycznego
Istniejącą teorię na temat prognozowanego zjawiska
Współliniowość zmiennych objaśniających
Cześć!
Wykryliśmy, że blokujesz reklamy na naszej stronie.
Reklamy, jak zapewne wiesz, pozwalają na utrzymanie i rozwój serwisu. W związku z tym prosimy Cię o ich odblokowanie by móc kontynuować naukę.