Fiszki

PRG

Test w formie fiszek PRG
Ilość pytań: 87 Rozwiązywany: 4453 razy
Jeżeli średnie obciążenie predykcji ex post jest mniejsze od zera, to oznacza, że prognozy są przeciętnie:
przeszacowane
równe wartościom rzeczywistym
niedoszacowane
przeszacowane
Średni błąd predykcji ex post określa
ile średnio odchylają się realizacje zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz
jaki procent przeciętnej prognozy wynosi średnie obciążenie ex post predykcji
jaki procent przeciętnej rzeczywistej realizacji zmiennej prognozowanej stanowi średni błąd ex post predykcji
ile średnio odchylają się realizacje zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz
Składniki współczynnika Thail’a wskazują, że źródłem błędów predykcji może być m. in.:
niedostateczna predykcja punktów zwrotnych
wystarczająca elastyczność predykcji
obciążenie predykcji
niedostateczna predykcja punktów zwrotnych
obciążenie predykcji
O niedostatecznej elastyczności predykcji świadczy:
niedostateczna zgodność średnich wartości rzeczywistych i prognoz
niedostateczna zgodność kierunku zmian wartości rzeczywistych i prognoz
niedostateczna zgodność poziomu zróżnicowania wartości rzeczywistych i prognoz
niedostateczna zgodność poziomu zróżnicowania wartości rzeczywistych i prognoz
Współczynnik Janusowy służy do badania:
aktualności modelu prognostycznego
obciążenia modelu prognostycznego
elastyczności modelu prognostycznego
aktualności modelu prognostycznego
Względnymi miernikami dokładności ex post predykcji są:
średnie obciążenie i średni błąd predykcji ex post
względne obciążenie i względny błąd predykcji ex post
współczynnik Thail’a i współczynnik Janusowy
względne obciążenie i względny błąd predykcji ex post
współczynnik Thail’a i współczynnik Janusowy
Błędy ex post predykcji powinny być:
stacjonarne
nie ma znaczenia czy są stacjonarne, czy też niestacjonarne
niestacjonarne
stacjonarne
Jako ocenę składnika losowego modelu przyjmujemy:
wartości teoretyczne modelu
wartości reszt modelu
wartości prognoz wygasłych
wartości reszt modelu
Średnia arytmetyczna reszt modelu z addytywnym składnikiem losowym powinna być równa:
nie ma żadnej prawidłowości
jedności
zeru
zeru
Stopa bezrobocia w Polsce na koniec miesiąca od stycznia do września 2001 r. wynosiła: 15,7; 15,9; 16,1; 16,0; 15,9; 16,0; 16,2; 16,3; 16,4. Czy:
jest to szereg czasowy momentów
jest to szereg czasowy okresów
jest to przykład deterministycznego szeregu czasowego
jest to szereg czasowy momentów
Składowa systematyczna w szeregu czasowym może wystąpić w postaci:
trendu
wahań sezonowych
wahań cyklicznych
trendu
wahań sezonowych
wahań cyklicznych
Z działaniem przyczyn głównych związane jest występowanie w szeregu czasowym prognozowanej zmiennej:
stałego przeciętnego poziomu
składowej periodycznej
składnika losowego
stałego przeciętnego poziomu
składowej periodycznej
składnika losowego
Jeżeli każdy element szeregu czasowego można zapisać jako sumę składowych szeregu, to mamy do czynienia z modelem:
addytywnym
mieszanym
multiplikatywnym
addytywnym
Za paraboliczną postacią trendu przemawiają w miarę stałe:
drugie przyrosty względne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
drugie przyrosty absolutne o podstawie stałej badanego zjawiska
drugie przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
drugie przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
Za wykładniczą postacią trendu przemawiają w miarę stałe:
indeksy łańcuchowe
przyrosty względne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
indeksy o podstawie stałej, przy czym podstawą jest okres, dla którego zjawisko przyjmuje najmniej-szą wartość
indeksy łańcuchowe
przyrosty względne o podstawie zmiennej badanego zjawiska
Za liniową postacią trendu przemawiają w miarę stałe:
przyrosty absolutne podstawie zmiennej badanego zjawiska
przyrosty absolutne podstawie stałej badanego zjawiska
przyrosty względne podstawie zmiennej badanego zjawiska
przyrosty absolutne podstawie zmiennej badanego zjawiska
Szereg czasowy przedstawia wartości pewnego 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 kwartału
charakteryzuje się wahaniami o okresie 4 kwartałów, czyli okresie rocznym
charakteryzuje się cyklem rocznym
charakteryzuje się wahaniami o okresie 4 kwartałów, czyli okresie rocznym
charakteryzuje się cyklem rocznym
Model trendów jednoimiennych okresów polega na
oszacowaniu parametrów funkcji trendu oddzielnie dla poszczególnych faz cyklu
oszacowaniu parametrów funkcji trendu oddzielnie dla każdego cyklu
oszacowaniu wskaźników dla poszczególnych faz cyklu
oszacowaniu parametrów funkcji trendu oddzielnie dla poszczególnych faz cyklu
Do opisu szeregu czasowego zawierającego obserwacje z 24 kwartałów pewnej zmiennej wybrano ana-lizę harmoniczną, czyli:
pierwsza harmonika ma okres 6 lat
należy oszacować parametry 12 harmonik
szósta harmonika ma okres 1 roku
pierwsza harmonika ma okres 6 lat
należy oszacować parametry 12 harmonik
szósta harmonika ma okres 1 roku
Suma bezwzględnych wahań sezonowych (oczyszczonych):
zależy od tego, czy rozważamy wahania półroczne, kwartalne czy miesięczne,
zawsze jest równa 0
zawsze jest równa 100%
zawsze jest równa 0

Powiązane tematy

#prg #uek

Inne tryby