03 (145)

2.24	Odp
U
b
c

2.25	(XI j>
a
b
c

2.2Ó	Odp
a
b
c

2.27	Odp.
a
b
c

2.28	Odp.
a
b
c

Średnic obciążenie predykcji ex poił w pr/.yju<lkti |iredy nicnhciażoncj |Cs«:

a)    mniejsze od /era.

b)    równe zeru.

c)    większe od /era.

Jeżeli średnie obciążenie predykcji « post jest mniejs/e od /era. oznacza, żc prognozy przeciętnie:

a)    niedcM/acnwane.

b)    równe wartościom rzeczywistym,

c)    przeszacowane.

Średni błąd predykcji er poii określa:

a)    jaki procent przeciętnej prognozy wynosi średnie obciążenie post predykcji.

b)    o ile średnio odchylają sic realizacje zmiennej prognozo' od obliczonych prognoz.

c)    jaki procent przeciętnej rzeczywistej realizacji zmiennej gnozowanej stanowi średni Wad er post predykcji

Składniki współczynnika Theila wskazują, że źródłem predykcji może być m in.:

a)    obciążenie predykcji,

b)    wystarczająca elastyczność predykcji,

C) niedostateczna predykcja punktów zwrołnyCh-

O niedostatecznej elastyczności predykcji świadczy:

a)    niedostateczna zgodność średnich wartości rzeczywistych i gnoz,

b)    niedostateczna zgodność poziomu zróżnicowania wartości czywistych i prognoz.

c)    niedostateczna zgodność kierunku zmian wątłości rzec/.ywist i prognoz.

i v>

‘Wp

<hlp

<M_P

(Kip.

IM

(Kłp

IM	Odp.

Współczynnik Janusowy śluzy do badania n) obciążenia modelu prognostycznego,

b)    elastyczności modelu prognostycznego. c> aktualności modelu prognostycznego.

Względnymi miernikami dokładności ex post predykcji są:

a) średnic obciążenie i średni błąd predykcji tx pom,

b> względne obdażenłc i względny błąd predykcji ex potl.

c)    współczynnik Thcila i współczynnik Janusowy.

Błędy ex post predykcji powinny być:

a)    stacjonarne.

b)    niestacjonarne,

c> nic ma znaczenia czy są stacjonarne, czy też niestacjonarne. Jako ocenę składnika losowego modelu przyjmujemy:

a)    wartości teorelyczne modelu.

b)    wartości prognoz wygasłych.

c)    wartości reszt modelu.

średnia arytmetyczna reszt modelu z. addytywnym składnikiem losowym powinna być równa:

a)    jedności.

b)    zero.

C) nic ma żadnej prawidłowości,

Gd) wariancja składnika losowego jest duża. to:

a)    otrzymujemy bardzo dobre oszacowania parametrów modelu.

b)    otrzymujemy model bardzo dobrze dopasowany do danych empirycznych.

c)    zbudowane prognozy są na pewno dopuszczalne.