Imię i nazwisko: ........................................................................................ grupa ....................... Ocena ....................................

Zestaw 1A

1. Oszacowany model trendu i sezonowości periodycznej sprzedaży lodówek w woj. toruńskim w poszczególnych miesiącach lat 1997-1999 (n=36) jest następujący:

1. A. Ustal rząd modelu autoregresyjnego na podstawie poniższych informacji, wyjaśniając przy tym ogólną zasadę wyboru rzędu autoregresji. Zapisz model autoregresji dla ustalonego rzędu q. Współczynniki autokorelacji cząstkowej dla plonów pszenicy obliczone na podstawie 45.

τ	1	2	3	4	5	6
ρττ	0.53	0.28	-0.19	0.49	-0.09	0.10

Komentarz:

1.B. Efekt sezonowy we wrześniu oznacza, że:

a) sprzedaż lodówek jest niższa o 48% od średniej miesięcznej,

b) sprzedaż lodówek jest wyższa o 48 szt. od średniej miesięcznej,

c) sprzedaż lodówek jest niższa o 48 szt. od średniej miesięcznej,

d) sprzedaż lodówek jest wyższa o 48% od średniej miesięcznej.

komentarz:

1.C. Efekt sezonowy w grudniu wynosi:

1. 505 lodówek,

2. 323 lodówek,

3. 736 lodówek,

4. inny, tzn. jaki? ...................

Komentarz:

1. D. Prognoza sprzedaży lodówek w maju roku 2000 wynosi:

1. 1986 lodówek,

2. 2006 lodówek,

3. 3021 lodówek,

4. inna, tzn. jaka? ...................

Komentarz:

1.E. Prognoza sprzedaży lodówek w grudniu roku 2000 wynosi:

1. 3200 lodówek,

2. 3890 lodówek

3. inna, tzn. jaka? ...................

4. 3100 lodówek

Komentarz:

1.F. W jakich miesiącach wahania sezonowe sprzedaży lodówek są istotne? Wartość krytyczna testu t-Studenta t_α,s = 2.01 (pod ocenami parametrów znajdują się wartości statystyki t):

1. nie występują istotne wahania sezonowe,

2. wahania sezonowe są istotne dla miesięcy od stycznia od kwietnia,

3. wahania sezonowe są istotne dla miesięcy od czerwca do października,

4. inna odpowiedź, tzn. jaka?

Komentarz

2. Model opisujący sprzedaż nowych samochodów osobowych (w tys. szt.) w Polsce w latach 1994-2003 ma postać:

Wartości krytyczne: d_l=1.00, d_u=1.68, t_α,s=2.12,

Sprzedaż samochodów wyniosła: w latach 2003 - 8.3 tys. szt., 2002 - 8.2 tys. szt.

2. A. Prognoza sprzedaży nowych samochodów osobowych w 2004 roku wyniesie:

1. 8.5 tys. szt,

2. 9.5 tys. szt,

3. 9 tys. szt,

4. inna, tzn. jaka? ....................

Komentarz:

2.B. Wektor zmiennych objaśniających w okresie prognozowanym 2004 ma postać:

1. (1, 10, 8.3, 8.2),

2. (1, 11, 8.3, 8.2),

3. (1, 11, 8.2, 8.3),

4. inna odpowiedź, tzn. jaka? ...........................

Komentarz:

2.C. Oblicz prognozę sprzedaży samochodów na 2005 rok:

1. 8 tys. szt,

2. 9 tys. szt,

3. 10 tys. szt,

4. inna odpowiedź, tzn. jaka? ....................

Komentarz:

2.D. Wektor zmiennych objaśniających w okresie prognozowanym 2005 ma postać:

1. (1, 11 8.2, 8.3),

2. (1, 12, 8.3, 8.2),

3. (1, 12, 8.3, 8.9),

4. inna odpowiedź, tzn. jaka? ....................

Komentarz:

2.E. Przy założeniu, że rzeczywista sprzedaż samochodów w 2004 roku była równa 8.9 tys. szt oblicz względny błąd prognozy ex post na rok 2004 dla sprzedaży samochodów oraz oceń, czy prognoza była trafna, czy nietrafna, przeszacowana czy niedoszacowana:

1. 2%, prognoza była niedoszacowana i trafna,

2. 2 tys. szt, prognoza była przeszacowana i nietrafna,

3. -2%, prognoza była przeszacowana i nietrafna,

4. inna odpowiedź, tzn. jaka? ....................

Komentarz

3. Poniższa tabela przedstawia prognozy oraz realizacje spożycia (w mld zł) w Polsce w latach 1970-1999 wraz z błędami. Dokonując niezbędnych obliczeń oceń dopuszczalność i trafność otrzymanych prognoz. Czy prognozy były przeszacowane, czy niedoszacowane?

Okres	Prognoza	Realizacja	Błąd predykcji ex ante VT
2000	5.717	5.8	0.121
2001	5.822	5.7	0.160
2002	5.732	6.2	0.185
2003	6.745	6.1	0.205

3.A. Przyjmując graniczny błąd 5% otrzymane prognozy są:

1. dla lat 2000-2003 dopuszczalne i trafne,

2. dla lat 2000-2003 dopuszczalne i nietrafne,

3. dla lat 2000-2003 niedopuszczalne i nietrafne,

5. inne, tzn. jakie? ....................

Komentarz:

3.B. Oceń, czy prognozy na lata 2000-2003 były przeszacowane, czy niedoszacowane?

1. dla lat 2000-2003 przeszacowane,

2. dla lat 2000-2003 niedoszacowane,

3. dla lat 2000, 2002 niedoszacowane,

4. inne, tzn. jakie? ....................

Komentarz:

Pytania opisowe.

1. Opisz proces predykcji.

2. Wymień założenia teorii predykcji.

3. Wyjaśnij pojęcie predyktora (punktowego i przedziałowego) i zasady predykcji. Jakie są zasady predykcji?

4. Wyjaśnij pojęcie predyktora punktowego i przedziałowego.

5. Wyjaśnij pojęcie dopuszczalności i trafności prognoz.

6. Zapisz podstawowe mierniki dokładności prognoz ex ante.

7. Zapisz podstawowe mierniki dokładności prognoz ex post.

8. Od czego zależy wariancja predykcji?

9. Wyjaśnij pojęcie prognozowania bezpośredniego oraz jego przykłady. Podaj zalety i wady tego prognozowania.

10. Wyjaśnij pojęcie prognozowania pośredniego oraz jego przykłady. Podaj zalety i wady tego prognozowania.\

11. Jakie warunki musi spełniać model, aby stanowił dobrą podstawę do prognozowania?

12. Prognozowanie na podstawie modeli struktury i przyczynowo-skutkowych - wady i zalety.

13. Wady i zalety prognozowania na podstawie modeli trendu wielomianowego i wielomianu trygonometrycznego.

14. Co to jest prognoza wygasła?

15. Co to jest prognoza przedziałowa?

16. Wyjaśnij pojęcie „prognozowanie”.

17. Co to jest biały szum?

18. Zapisz ogólnie: (1) hipotezę modelową, (2) model ekonometryczny, (3) predyktor wyznaczony na podstawie tego modelu, (4) prognozy na jeden, dwa i trzy okresy naprzód dla:

1. modelu trendu kwadratowego i autoregresji rzędu drugiego,

2. modelu trendu liniowego i autoregresji rzędu drugiego,

3. modelu autoregresji rzędu trzeciego,

4. modelu sezonowości periodycznej i autoregresji rzędu pierwszego,

19. Zapisz macierz obserwacji X na zmiennych objaśniających dla oszacowania modelu: (a) trendu kwadratowego i autoregresji rzędu drugiego, (b) modelu trendu liniowego i autoregresji rzędu drugiego, (c) modelu autoregresji rzędu trzeciego, dysponując następującymi informacjami o realizacjach zmiennej Y_t:

T	1	2	3	4	5	6	7	8
yt	28	32	41	38	45	55	61	59

Test przykładowy: Prognozowanie gospodarcze, UMK, grudzień 2011 1

---