Артикул: 1043396

Раздел:Экономические дисциплины (9559 шт.) >
  Эконометрика (191 шт.)

Название или условие:
Спрогнозировать значение спроса на хлебобулочные изделия на январь следующего года, если в предыдущем году спрос на них по месяцам составлял: январь - 79, февраль - 84, март - 86, апрель - 74, май - 78, июнь - 85, июль - 88, август - 82, сентябрь - 91, октябрь - 93, ноябрь - 89, декабрь - 90 млн. руб.
Указание. Использовать метод экспоненциально взвешенного среднего. Оценить среднее квадратическое отклонение, нижнюю и верхнюю границы прогноза. Оценить точность прогноза с помощью абсолютной процентной ошибки, средней процентной ошибки и средней ошибки. Выбор параметра сглаживания и экспертную оценку первого значения прогноза сделать самостоятельно. Построить графики для фактического значения показателя, прогнозного значения, нижней и верхней границы прогноза. Сделать выводы.

Описание:
Подробное решение

Процесс покупки очень прост и состоит всего из пары действий:
1. После нажатия кнопки «Купить» вы перейдете на сайт платежной системы, где можете выбрать наиболее удобный для вас способ оплаты (банковские карты, электронные деньги, с баланса мобильного телефона, через банкоматы, терминалы, в салонах сотовой связи и множество других способов)
2. После успешной оплаты нажмите ссылку «Вернуться в магазин» и вы снова окажетесь на странице описания задачи, где вместо зеленой кнопки «Купить» будет синяя кнопка «Скачать»
3. Если вы оплатили, но по каким-то причинам не смогли скачать заказ (например, случайно закрылось окно), то просто сообщите нам на почту или в чате артикул задачи, способ и время оплаты и мы отправим вам файл.
Условия доставки:
Получение файла осуществляется самостоятельно по ссылке, которая генерируется после оплаты. В случае технических сбоев или ошибок можно обратиться к администраторам в чате или на электронную почту и файл будет вам отправлен.
Условия отказа от заказа:
Отказаться возможно в случае несоответсвия полученного файла его описанию на странице заказа.
Возврат денежных средств осуществляется администраторами сайта по заявке в чате или на электронной почте в течении суток.

Похожие задания:

Курсовая работа на тему: "Современные форматы оптовой и розничной торговли"	Метод экспоненциального сглаживания Спрогнозировать объем перевозок при заданных коэффициентах альфа
Реферат на тему: "Эконометрический метод и использование стохастических зависимостей в эконометрике"	Особенности кредитной системы в современной экономике России (Курсовая работа)
Обработка данных в программном обеспечении “WolframAlpha” (расчетное задание по дисциплине: «Эконометрика (продвинутый уровень)»)	Известен вид модели авторегрессионного преобразования АР(2) ε(t)=4,5*ε(t-1)+2,5*ε(t-2)+u(t). Какое из следующих утверждений верно для автокорреляционной функции γ(τ): А) γ(1)= 4,5γ(0)+ 2,5γ(2) Б) γ(0)= 4,5γ(1)+ 2,5γ(2) В) γ(1)= 4,5γ(2)+ 2,5γ(0) Г) γ(1)= -3γ(0) Выберете правильный ответ
Макроэкономическая модель имеет вид: Гипотетическая модель экономики: (см. рис.) где C – совокупное потребление в период t, Y – совокупный доход в период t, J – инвестиции в период t, T - налоги в период t, G – государственные доходы в период t, t – текущий период, t-1 – предыдущий период. 1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицировано ли каждое из уравнений модели. 2. Запишите, если возможно, приведенную форму модели.	Прогнозирование объемов перевозок по аддитивной модели 1.1. Сглаживание временного ряда по 3-х точечной схеме 1.2. Расчет сезонной компоненты 1.3. Корректировка сезонной компоненты 1.4. Десезонализация данных при расчете тренда 1.5. Расчет ошибок 1.6. Прогнозирование по аддитивной модели
Прогнозирование объемов перевозок по мультипликативной модели 1.Сглаживание временного ряда по 4-х точечной схеме 2.Расчет коэффициента сезонности 3. Корректировка коэффициента сезонности 4.Десезонализация данных при расчете тренда 5. Расчет ошибок 6. Прогнозирование по мультипликативной модели	Модель парной линейной регрессии. Имеются данные о размере среднемесячных доходов в разных группах семей Задания: 1. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, оценить его статистическую значимость и построить для него доверительный интервал с уровнем значимости a =0,05. Сделать выводы 2. Построить линейное уравнение парной регрессии Y на X и оценить статистическую значимость параметров регрессии. Сделать рисунок. 3. Оценить качество уравнения регрессии при помощи коэффициента детерминации. Сделать выводы. Проверить качество уравнения регрессии при помощи F-критерия Фишера. 4. Выполнить прогноз доли оплаты труда структуре доходов семьи Y при прогнозном значении среднедушевого денежного дохода X, составляющем 111% от среднего уровня. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал для уровня значимости a =0,05. Сделать выводы.