Сдано на 77 баллов (23 из 30) в 2017г. (Скриншот с отметкой прилагается к работе. Ответы выделены цветом в Worde)

1. Представление уровней временного ряда yt(t = 1, 2, …, n) в виде yt = ut * st + εt, где ut – трендовая компонента, st – сезонная компонента, εt – случайная компонента, соответствует …
аддитивной модели
адаптивной модели
мультипликативной модели
модели смешанного типа

2. Экономическая структура – это …
макроэкономический рост
взаимосвязи между элементами экономической системы
соотношения между элементами экономической системы
динамика развития элементов экономической системы

3. Тенденция изменения среднегодовой численности промышленно-производственного персонала предприятия описывается моделью , согласно которой среднегодовой темп прироста численности
а) 2,2% б) 31%; в) 22%; г) 12,2%; д)102,2%
4. Если уровни временного ряда а y1,у2...yt...yn изменяются примерно с постоянным темпом роста, то прогноз на L шагов Т у т =вперед с помощью среднего темпа роста 1 может быть сделан по формуле
Уп-L-T
Уп L Т
yn.TL
Уп + L Т

5. При сглаживании временного ряда скользящей средней при длине интервала сглаживания l =2p+1 теряются … уровней
первые и последние p
только последние l
первые и последние l
только первые l
только первые p

6. Расчет 5-членной взвешенной скользящей средней на каждом активном участке сглаживания yt–2, yt–1, yt, yt+1, yt+2, осуществляется по формуле …

7. К главным факторам экономического роста следует отнести …
численность населения
размер инвестиций
стимулирование спроса
численность населения, размер инвестиций и стимулирование спроса

8. Основная проблема, вызывающая необходимость планирования и прогнозирования на государственном уровне, – это …
удовлетворение постоянно растущих потребносте
политические и экономические кризисы
нехватка природных ресурсов
рост социальной напряженности в обществе

9. Представление уровней временного ряда yt (t = 1, 2, …, n) в виде yt = ut * vt * st * εt , где ut – трендовая компонента, vt – циклическая компонента, st – сезонная компонента, εt – случайная компонента, соответствует …
аддитивной модели
адаптивной модели
мультипликативной модели
модели смешанного типа

10. Метод экстраполяции в прогнозировании предполагает …
распространение тенденций будущего на настоящий период
нахождение прогнозных значений внутри анализируемого отрезка времени
распространение тенденций в настоящем на будущий период
распространение тенденции в прошлом на будущий период

11. Прогнозирование – это
математическая модель
количественная и качественная оценка развития экономического объекта
качественная оценка будущего развития экономического объекта
количественная оценка будущего развития экономического объекта

12. Макроэкономическое планирование и прогнозирование – это …
задача государственного регулирования экономики
функция государства
функция субъектов экономики
задача государства

13. Основным показателем для планирования и прогнозирования с точки зрения кейнсианской теории являются факторы, определяющие …
уровень социального напряжения в обществе
личные сбережения и инвестиции
уровень и динамику спроса и предложения на рынке
уровень и динамику национального дохода

14. Прогноз с периодом упреждения 6 лет относят к … прогнозам
дальнесрочным
краткосрочным
долгосрочным
оперативным
среднесрочным

15. Представление уровней временного ряда yt (t = 1, 2, …, n) в виде yt = ut + vt + st + εt , где ut – трендовая компонента, vt – циклическая компонента, st – сезонная компонента, εt – случайная компонента, соответствует …
аддитивной модели
адаптивной модели
мультипликативной модели
модели смешанного типа

16. … опираются на использование математического аппарата
Алгоритмические методы прогнозирования
Аналитические методы прогнозирования
Интуитивные методы прогнозирования
Методы экспертных оценок
17. … прогнозы предполагают использование информации о будущем при принятии ре