- •Київ кнеу 2011
- •1. Перелік питань, що охоплюЮть зміст робочої програми дисципліни
- •2. Приклади типових завдань
- •3. Навчальна карта самостійної роботи студентів
- •4. Порядок поточного оцінювання знань з дисципліни
- •4.1. Організація поточного оцінювання знань студентів
- •4.1.1. Виконання завдань та відповіді на практичних й лабораторних заняттях
- •4.1.1.1. Оцінювання рівня знань студента, продемонстрованих у відповідях, та активності студента на практичних й лабораторних заняттях
- •4.1.1.2. Оцінювання результатів підготовки і захисту звіту про виконання розрахункових завдань
- •4.1.2. Оцінювання виконання завдань для самостійної роботи
- •4.1.2.1. Оцінювання виконання реферату
- •4.1.2.2. Оцінювання виконання есе
- •4.1.2.3. Критерії оцінювання виконання реферату (есе)
- •4.1.3. Оцінювання виконання модульних контрольних робіт
- •Тема 1. Вступ у теорію прогнозування соціально-економічних процесів
- •Тема 2. Попередній аналіз даних та вибір методу прогнозування
- •Тема 3. Прогнозування на основі згладжування часових рядів
- •Тема 4. Екстраполяція тренду на основі кривих зростання
- •Тема 5. Прогнозування часових рядів за допомогою arima-моделей
- •Тема 6. Прогнозування тренд-сезонних процесів
- •Тема 7. Прогнозування на основі економетричних методів і моделей
- •Тема 8. Суб’єктивні (експертні) методи прогнозування
- •Зразок титульної сторінки звіту про виконання розрахункового завдання (реферату, есе)
- •4.2. Підсумкова оцінка з дисципліни
- •4.3. Ліквідація академічної заборгованості
- •5. Особливості поточного контролю знань студентів заочної форми навчання
- •5.1. Об’єкти поточного оцінювання знань студентів заочної форми навчання
- •5.2. Порядок видачі, підготовки до виконання та контролю виконання індивідуальних завдань
- •6. Список рекомендованої літератури Основна література
- •Додаткова література
Тема 6. Прогнозування тренд-сезонних процесів
Які явища впливають на тренд-цикли більшості соціально-економічних показників?
Опишіть усі компоненти часового ряду.
Запишіть тренд-сезонну модель із подвійною індексацією.
Як враховує коливання рівнів досліджуваного показника індекс сезонності?
Поясніть ідею декомпозиції часових рядів.
Поясніть, у яких випадках метод мультиплікативної декомпозиції є більш підходящим, ніж метод адитивної декомпозиції.
Які моделі тренду повинні бути використані у кожному з наступних випадків?
а) змінна зростає із сталим відношенням;
б) змінна зростає із сталою швидкістю до моменту насичення, а потім вирівнюється;
в) змінна зростає на сталу величину.
Які існують методи виявлення тренду?
Які існують методи виявлення сезонності?
У чому сутність ітераційних методів фільтрації компонент часового ряду?
Чи можна використати лінійну регресію для оцінювання сезонного фактора?
Як враховують сезонність моделі згладжування часових рядів?
Як враховують сезонність ARIMA-моделі?
Нижче описано кілька типів рядів: випадкові, стаціонарні, які містять тренд або сезонні. Визначте тип кожного із цих рядів.
а) ряд, основні статистичні характеристики якого, такі як середнє й дисперсія, залишаються сталими із часом,
б) часовий ряд, послідовні значення якого не пов’язані один із одним,
в) між усіма послідовними значеннями ряду існує тісний зв’язок,
г) значний коефіцієнт автокореляції з’являється для моменту зрушення, що дорівнює 4, і дані є щоквартальними,
д) ряд не містить ані підйому, ані спаду.
е) коефіцієнти автокореляції значно відрізняються від нуля для перших кількох зрушень, а потім поступово згасають до нуля із збільшенням часу запізнювання.
Назвіть кілька методів прогнозування, які слід використати для прогнозування сезонних рядів. Наведіть приклади ситуацій, в яких застосування цих методів можливе.
Назвіть кілька методів прогнозування, які слід використати для прогнозування циклічних рядів. Наведіть приклади ситуацій, в яких застосування цих методів можливе.
Тема 7. Прогнозування на основі економетричних методів і моделей
Яке допущення класичної регресії найчастіше порушується під час аналізу часових рядів?
Чому наявність серійної кореляції утворює проблеми під час аналізу часових рядів?
Що є причиною серійної кореляції?
Яка статистика частіш за все використовується для дослідження серійної кореляції?
Необхідно перевірити наявність серійної кореляції на рівні значущості 0,01 для 32 залишків з регресії із двома незалежними змінними. Яке слід прийняти рішення, якщо розраховане значення статистики Дарбіна-Уотсона дорівнює 1,5?
Запропонуйте спосіб вирішення проблеми автокореляції.
Як працює модель авторегресії?
Сформулюйте алгоритм виконання процедури Кохрейна-Оркатта.
За яким методом слід оцінювати параметри регресії, якщо рівні часового ряду автокорельовані?