1,5. Коэффициент сезонности для IV квартала оказался:

а) 0;

б) 1,3;

в) 0,5.

Тест 23

За 2000–2008 гг. построено уравнение регрессии расходов на товар А (тыс.

_{руб.) на 1 человека от доходов на 1 члена семьи (в % к 2000 г.):}

^{у) = 5,4 + 3,2х + 4,0t , где t = 1, 2,... Параметр при х показывает рост расходов:}

а) на 1 тыс. руб. при росте доходов на 3,2 процентных пункта;

б) на 3,2 тыс. руб. при росте доходов на 1 процентный пункт в условиях неизменной тенденции.

Параметр при t означает среднегодовой;

а) абсолютный прирост расходов в условиях неизменного дохода;

б) темп прироста расходов в условиях неизменного дохода.

Тест 24

_{За 1999–2008 гг. уравнение объема выпуска продукции составило:}

_у⁾ _{= 900 * е}

0,1106T. Это означает, что ежегодно объем продукции:

а) снижался на 0,1106% б) возрастал на 0,1106%; в) возрастал на 11,7%.

Прогноз на 2009 год составит:

а) 2720;

б) 3038.

Тест 25

_{За 1995–2005 гг. выпуск продукции характеризовался уравнением тренда}

^{у) = 20 * t 0.95}

Выпуск продукции за весь период:

а) снизился на 5%;

б) вырос на 0,95%;

в) вырос в 10,95 раза;

г) вырос в 9,75 раза.

Прогноз на 2006 г. составил:

а) 195;

б) 212;

в) 178.

Тест 26

_{Выпуск продукции за 2001–2008 гг. характеризуется уравнением тренда:}

^{у) = 130 − 48 / t . Это означает:}

а) рост выпуска продукции;

б) снижение выпуска продукции.

Величина 130 характеризует:

а) нижнюю асимптоту;

б) верхнюю асимптоту. Прогноз на 2010 г. составит: а) 85;

б) 124;

в) 125.

Тест 27

Для 5 лет по квартальным данным построено уравнение тренда:

^{у = 126, 23 −1, 6t .}

Скорректированные коэффициенты сезонности составили по кварталам:

I — 1,2; II — 0,9; III — 0,8. Прогноз на IV квартал шестого года: а) 92,6;

б) 101,9;

в) 96,6;

г) 87,8.

Тест 28

В 2008 г. выпуск продукции составил (млн руб.): I квартал — 20; II — 50; III — 45; IV квартал — 35. Скорректированные коэффициенты сезонности оказались по кварталам: I — 0,6; II — 1,4; III — 1,3. Десезонализационный уровень IV квартала составил:

а) 24,5;

б) 50;

_{в) 42,5.}

Уравнение тренда для квартальных данных за 4 года составило:

Прогноз на I квартал 5 года:

г) 41,2;

^{у) = 14 + 1,6t .}

д) 28,8;

е) 24,7

Методические рекомендации для преподавателей

Цель практических занятий заключается в четком усвоении основных вопросов темы на разнообразных примерах, взятых из статистических публикаций, и на материалах деятельности отдельных организаций. Должны быть рассмотрены следующие вопросы темы:

^{• понятие о рядах динамики, их видах (моментные и интервальные) и}

^{свойствах;}

^{• сопоставимость уровней динамического ряда, а также пути устранения}

^{несопоставимости данных;}

^{• основные аналитические показатели рядов динамики;}

^{• средние показатели по рядам динамики;}

^{• сглаживание уровней динамического ряда;}

^{• измерение сезонных колебаний;}

^{• изучение взаимосвязи по рядам динамики.}

^{Необходимо обратить внимание студентов на взаимосвязь показателей}

динамики, на комплексное использование различных статистических методов анализа рядов динамики, на исследовательский характер обработки динамических рядов, предполагающий разные варианты анализа и последующее их сравнение для обоснования выбора при прогнозировании.

Такие разделы темы, как сглаживание уровней динамического ряда, измерение сезонных колебаний, изучение связей по рядам динамики представляют собой базовые знания для последующего изучения дисциплины «Эконометрика». Их усвоение позволит будущим специалистам соответствовать современным требованиям обработки и анализа статистической информации.

Экономист сегодня обязан владеть методами прогнозирования. И хотя

само прогнозирование не является целью данного курса и требует специального изучения, но первоначальный прогноз, как правило, связан с анализом временных рядов. Поэтому студенту нужно разъяснить, как проводится сглаживание методом скользящих средних, в каких случаях тенденция описывается полиномом первого и второго порядков, что означает выравнивание ряда по экспоненте, гиперболе, когда можно применять для описания тенденции ряд Фурье.

Особую практическую значимость приобретает в современных условиях исследование периодических колебаний и разновидности их сезонных колебаний. Необходимо познакомить студентов со спецификой аддитивных и мультипликативных моделей.

Для эконометрического моделирования по временным рядам студент должен владеть основами построения моделей регрессии по рядам динамики и количественного измерения тесноты связи по ним.