l. Wymień zasady predykcji.

Zasady predykcji :

a.       nieobciążonej (gdy prognozujemy wiele razy)

b.      największego prawdopodobieństwa

c.       minimalizującej oczekiwana stratę

d.      punktowa (określamy punkt w którym znajdzie się prognoza )

e.       przedziałowa (prawdopodobieństwo którym znajdzie się prognoza )

2. Mając kolejne wyrazy szeregu: ....................................... , wskaż metody prognozowania, które można wykorzystać dla tego szeregu, uzasadnij.

•          szereg ze stałym poziomem

a.       metoda naiwna

b.      średnia ruchoma prosta

c.       średnia ruchoma ważona

d.      wygładzanie wykładnicze

e.       model autoregresji

Średnia ruchoma podstawowe wyróżniki:

·         prognozy krótkookresowe (max rozsądny horyzont = 1);

·         względnie stały poziom zjawiska wahania przypadkowe;

·         wg zasady status quo, postawa pasywna;

·         nie nastąpią zmiany w sposobie oddziaływania czynników określających zmienną prognozowaną, mogą wystąpić duże wahania przypadkowe

·         prognozowanie oraz wygładzanie szeregów czasowych;

·         konieczność doboru stałej k i współczynników wagowych w (minimalizacja błędów),

·         Szereg z trendem

a.       metoda naiwna

b.      model trendu (zależnie od błędu ex ante)

c.       model Holta

d.      model autoregresji

·         Szereg z sezonowością (bez trendu)

a.       metoda wskaźników

b.      model autoregresji

c.       analiza harmoniczna

·         Szereg z trendem i sezonowością

a.       metoda wskaźników dla wygładzonego szeregu

b.      model regresji ze zmiennymi czasową i sezonowymi

c.       model Wintersa

d.      model autoregresji

3. Wahania sezonowe, a cykliczne - różnice, przykłady.

Wahania cykliczne wyrażają się w postaci długookresowych, rytmicznych wahań wartości zmiennej wokół jej trendu lub stałego (przeciętnego) poziomu. W przedsiębiorstwie mogą być związane z cyklem koniunkturalnym gospodarki.

wahania sezonowe są wahaniami wartości obserwowanej zmiennej wokół jej trendu lub stałego (przeciętnego) poziomu, powtarzające się w przedziale czasu, który nie przekracza roku. Są efektem zmian pór roku lub zwyczajów związanych np. wyjazdy na urlop latem, wzmożone zakupy przed świętami

4. Od czego zależy trafność prognoz.

a.      horyzont prognozy -

b.      głębokość retrospekcji –

c.       metody prognostyczne - o wyborze metody decydują następujące przesłanki:

·         charakter procesu zmian prognozowanego zjawiska

·         horyzont czasu objęty prognozą

·         rodzaj informacji jaką dysponujemy

·         możliwości techniczne i osobowe

d.      informacje prognostyczne (jakość danych)

e.       moment konstrukcji prognozy

5. Podaj merytoryczne kryteria doboru zmiennych objaśniających w modelach przyczynowo-opisowych.

kryteria merytoryczne

a.       preferować te zmienne, które pozostają w związku merytorycznym ze zmienną prognozowaną

b.      zmienne objaśniające powinny być dobrym reprezentantem różnych aspektów badanego odcinka rzeczywistości gospodarczej

c.       należy brać zmienne wyrażone w jednostkach naturalnych

d.      zmienne powinny mieć określone tradycje badawcze

e.       powinny być wiarygodne i dostępne dane statystyczne

f.        zmienne objaśniające powinny mieć charakter mierzalny

6. Podaj formalno-statystyczne kryteria dobom zmiennych objaśniających w modelach

przyczynowo-opisowych.

kryteria formalno-statystyczne

a.       zmienne objaśniające powinny charakteryzować się określoną zmiennością

b.      zapewnienie maksymalnego skorelowania zmiennych objaśniających ze zmienną objaśnianą

c.       maksymalizacja stopnia dokładności z jaką model ekonometryczny opisuje rozwój badanego zjawiska

d.      osłabienie zjawiska autokorelacji składnika losowego modelu

e.       eliminacja zjawiska korelacji składnika losowego ze zmiennymi objaśniającymi

f.        eliminacja współliniowości występującej w zbiorze zmiennych objaśniających

g.       zapewnienie losowości i normalności rozkładu składnika losowego

h.      zapewnienie jednorodności wariancji składnika losowego

i.         zapewnienie możliwie najlepszych właściwości estymatorów parametrów strukturalnych modelu

j.         wybór takich zmiennych, które będą odgrywały istotną rolę w okresie prognozowania

7. Wymień podstawowe założenia teorii predykcji.

Predykcja: proces ekonometrycznego wnioskowania w przyszłość.

Założenia:

a.       Znany jest model ekonometryczny, który wyjaśnia zmiany zmiennej prognozowanej.

b.      Zjawiska i procesy opisywane przez model mają strukturę stabilną w czasie czyli model opisujący dane zjawisko będzie aktualny także w przyszłości, nie ulegnie dezaktualizacji.

c.       Znane są wartości zmiennych objaśniających dla okresu prognozowanego.

d.      Rozkład składnika losowego nie ulega zmianie w czasie czyli jest stacjonarny.

e.       Dopuszczalna jest ekstrapolacja modelu poza próbę statystyczną.

8. W jakim przypadku wykonasz dekompozycję sezonową modelem multiplikatywnym ..

Model multiplikatywny (Y=S*T*I) stosuje się, gdy wartość wahań zależy od tendencji rozwojowej, amplituda wahań zwiększa się wraz ze wzrostem wartości szeregu czasowego

model multiplikatywny,

(stosujemy najczęściej gdy poziom wahań sezonowych wokół trendu rośnie (maleje),

dokładniej gdy względny poziom waha sezonowych jest w przybliżeniu stały)

9. W jakim przypadku wykonasz dekompozycję sezonową modelem addytywnym.

Model addytywny (Y=S+T+I) stosuje się, gdy wartości wahań sezonowych są stałe, nie są zależne od wartości trendu

model addytywny,

(stosujemy najczęściej, gdy poziom wahań sezonowych wokół słabego trendu lub stałego

poziomu nie zmienia się, tzn. gdy bezwzględny poziom wahań sezonowych jest w przybliżeniu stały )

10. Podaj funkcje prognoz, opisz wybraną.

- strategiczna - polega na tym, że prognozy mogą stanowić podstawę długofalowego działania lub długofalowej polityki gospodarczej. Informacje z prognoz długookresowych mogą być podstawą wyboru strategii działania dla długiego i krótkiego okresu.

- weryfikacyjna - występuje wówczas, gdy prognozy dają także wcześniejsze rozeznanie o stopniu realizacji celów.  Weryfikuje przyszłe plany.

- ostrzegawcza - celem tej funkcji jest możliwość podjęcia działań zapobiegawczo-preferencyjnych w odpowiednim czasie. Może to stanowić podstawę różnorodnych działań np. : zmiany strategii działania. W tym przypadku funkcja ostrzegawcza jest zarazem funkcją strategiczną.

- aktywizująca - polega na pobudzaniu do podejmowania działań sprzyjających realizacji prognozy, gdy zapowiada ona zdarzenie korzystne i przeciwdziałających się jej realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są niekorzystne.

- poznawcza - prawidłowa prognoza jest najbardziej prawdopodobnym obrazem przyszłości. Można się z niej dowiedzieć o tendencjach rozwojowych badanych zjawisk i procesów, wpływu na nie różnych czynników, siły i rodzaju współzależności między procesami, możliwościach i ograniczeniach rozwojowych itp.

- preparacyjna ( decyzyjna ) - w wielu przypadkach prognozy sporządza się w celu uzyskania określonych informacji niezbędnych do podejmowania decyzji.

11. Błędy prognoz - podział, przykłady

Dokładność  prognoz –błąd (ex-ante) ocena różnicy miedzy wyznaczona prognozą  a rzeczywista wartością zmiennej Y w czasie budowy prognozy

Ocena trafności prognoz-błąd  (ex-post) są liczone na podstawie prognoz już wygasłych

BEZWZGLĘDNY BŁĄD PROGNOZY (E)

informuje o wielkości odchylenia prognozy od wartości rzeczywistej zmiennej y

ŚREDNI BEZWZGLĘDNY BŁĄD PROGNOZY (ME)

informuje o średniej wielkości odchylenia prognozy od wartości rzeczywistej zmiennej y

BEZWZGLĘDNY BŁĄD PROCENTOWY PROGNOZY (PE)

informuje o wielkości udziału błędu w relacji do wartości rzeczywistej zmiennej y

ŚREDNI BEZWZGLĘDNY BŁĄD PROCENTOWY PROGNOZY (MPE)

informuje o średniej wielkości udziału błędu w relacji do wartości rzeczywistej zmiennej y

WZGLĘDNY BŁĄD PROCENTOWY PROGNOZY (PAE)

informuje o średniej względnej wielkości udziału błędu w relacji do wartości rzeczywistej zmiennej y

ŚREDNI WZGLĘDNY BŁĄD PROCENTOWY PROGNOZY (MAPE)

informuje o średniej względnej wielkości udziału błędu w relacji do wartości rzeczywistej zmiennej y

ŚREDNI KWADRAT BŁĘDU PROGNOZY (MSE)

ŚREDNI BŁĄD PROGNOZY (RMSE)

informuje o przeciętnych odchyleniach prognoz od wartości rzeczywistych

12. W jakim przypadku wykonując dekompozycję sezonową modelem multiplikatywnym współczynnik korekty nie wpływa na wartość wahań sezonowych.

Współczynniki korekty nie wpływa na wartość wahań sezonowych w momencie gdy jego wartość wynosi 1( lub blisko jedności)( dzielimy surowe wahania  sezonowe (SWS) /k(współczynnik korekty )

SWS/k =S

13. W jakim przypadku wykonując dekompozycję sezonową modelem addytywnym współczynnik korekty nie wpływa na wartość wahań sezonowych.

Współczynniki korekty nie wpływa na wartość wahań sezonowych w momencie gdy jego wartość wynosi 0( lub blisko jedności)( od surowych wahań  sezonowych (SWS) -k(współczynnik korekty)

SWS/k =S

14. Jakie metody prognozowania można zastosować dla szeregów stacjonarnych, opisz wybraną.

a.       metoda naiwna

b.      metoda średniej ruchomej prostej i ważonej

c.       prosty model wygładzania wykładniczego Browna I

d.      modele autoregresji i średniej ruchomej (model ARMA )

Metoda naiwna - Metoda ta stosowana jest przy stałym poziomie zjawiska i niewielkich wahaniach przypadkowych i przy założeniu, że nie wystąpią istotne zmiany najważniejszych czynników. Metoda ta polega na tym, iż wartość z ubiegłego okresu (t-1) przypisywana jest do okresu bezpośrednio go poprzedzającego jako wartość prognozowana. Przykładowo: jeśli wczoraj było 20 stopni przyjmuje się, że dzisiaj też będzie 20 stopni. Ró...