Pytania i odpowiedzi (1 / 2)
PRG
1.
Prognozowanie to przewidywanie:
przyszłości
2.
Prognozowanie to przewidywanie przyszłości:
racjonalne i naukowe
3.
Prognoza to:
uprzednia wiedza, przewidywanie
4.
Ogół zasad i metod wnioskowania o przyszłości na podstawie odpowiedniego modelu ekonometrycznego opisującego pewien wycinek sfery zjawisk ekonomicznych, to:
predykcja
5.
Trzy podstawowe funkcje prognoz
preparacyjna, aktywizująca i informacyjna
6.
Stworzenie dzięki prognozie, dodatkowych przesłanek w procesie podejmowania racjonalnych decyzji gospodarczych, to funkcja:
preparacyjna
7.
Jeżeli ogłoszenie prognozy powoduje podejmowanie działań sprzyjających realizacji prognozy korzystnej lub przeciwstawiających się relacji prognozy niekorzystnej, to mamy do czynienia z funkcją:
aktywizującą
8.
Funkcja informacyjna polega na:
oswajaniu ludzi z nadchodzącymi zmianami, zmniejszeniu lęku przed przyszłością
9.
Budowanie prognozy ekonomicznej jest tym bardziej uzasadnione, im:
krótszy jest horyzont czasowy prognozy, wyższy jest stopień inercji prognozowanej zmiennej
10.
Do metod heurystycznych zaliczamy:
metodę delficką, metody analogowe
11.
Do wielorównaniowych modeli ekonomicznych zaliczamy:
modele proste, modele rekurencyjne, modele o równaniach współzależnych
12.
Podział prognoz na długo-, średni-, krótkoterminowe i bezpośrednie uzyskujemy w oparciu o kryterium:
horyzont czasowy
13.
Ze względu na cel (kryterium podziału) otrzymujemy prognozy:
badawcze, w tym ostrzegawcze
14.
Prognoza: „w przyszłym roku chętnych na studia dzienne w AE w Krakowie będzie więcej niż w bieżą-cym roku” jest prognozą:
jakościową
15.
Prognoza: „w przeszłym roku chętnych na studia dzienne w AE w Krakowie będzie więcej o 500 osób niż w bieżącym roku” jest prognozą:
ilościową
16.
Prognoza: „w przyszłym roku przyjęcia na studia uzupełniające magisterskie w AE w Krakowie będą się odbywać na podstawie konkursu świadectw”, jest prognozą:
jakościową
17.
Wyprzedzenie czasowe prognozy (w stosunku do bieżącego okresu) jest równe realnemu wyprzedzeniu czasowemu wtedy i tylko wtedy, gdy:
opóźnienie w dopływie danych statystycznych jest równe zeru
18.
Prognozy dopuszczalne otrzymujemy wtedy, gdy:
realne wyprzedzenie czasowe prognozy nie przekracza długości horyzontu predykcji
19.
Spodziewana wartość odchyleń rzeczywistych realizacji zmiennej prognozowanej od prognoz, to:
ocena ex ante błędu
20.
Wartość odchylenia rzeczywistych realizacji zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz to:
błąd ex post
21.
Wybór modelu prognostycznego może zostać oparty na:
analizie materiału statystycznego, teorii ekonomicznej, doświadczeniu zdobytym w trakcie prowadzenia podobnych badań
22.
Z dwóch konkurencyjnych modeli prognostycznych wybieramy ten, który charakteryzuje się:
względnie łatwą estymacją parametrów modelu
23.
Dane statystyczne, na podstawie których szacuje się parametry modelu prognostycznego, powinny być m. in.:
prawdziwe, aktualne
24.
Klasyczne założenie teorii predykcji to m. in.:
stabilność rozkładu składnika losowego modelu, dopuszczalność ekstrapolacji modelu poza zaobserwowany w „próbie” obszar zmienności zmiennych objaśniających
25.
Znajomość modelu kształtowania się zmiennej prognozowanej (pierwsze klasyczne założenie teorii pre-dykcji) oznacza m. in.:
znajomość postaci analitycznej modelu, znajomość wartości ocen parametrów strukturalnych modelu
26.
Zmodyfikowanie założenia teorii predykcji to m. in.:
stabilność lub prawie stabilność prawidłowości ekonomicznej w czasie
27.
Prawie stabilność oznacza, że występują zmiany, ale:
są one powolne, ich wielkość i kierunek można ocenić
28.
Rodzaje predykcji ilościowej to:
predykcja punktowa i przedziałowa, predykcja skalarna i wektorowa
29.
Rodzaje predykcji jakościowej to:
predykcja przewyższeń, predykcja ciągów monotonicznych
30.
Predykcja punktów zwrotnych polega na:
przewidywaniu wystąpienia w pewnym okresie zmiany obecnej tendencji np. ze spadkowej na wzrostową, daniu odpowiedzi na pytanie, czy w kolejnych okresach obserwowania tendencja, np.: spadkowa utrzymała się.
31.
Zasadę predykcji nieobciążonej stosujemy wówczas, gdy:
predykcja ma charakter powtarzalny (w małych odstępach czasu)
32.
Zasada predykcji nazywana ekonomiczną to:
zasada minimalizacji oczekiwanej straty
33.
Zasady predykcji nieobciążonej i wg największego prawdopodobieństwa dają takie same prognozy, gdy zmienna prognozowana ma rozkład:
symetryczny
34.
Czysty błąd predykcji wyraża:
odchylenie zmiennej prognozowanej od prognozy opartej na modelu wolnym od błędów es-tymacji
35.
Względny błąd predykcji określa:
jaki procent obliczonej prognozy wynosi średni błąd predykcji
36.
Miernikiem dokładności predykcji przedziałowej jest:
wiarygodność predykcji, precyzja predykcji, względna precyzja predykcji
37.
Wiarygodność predykcji przedziałowej oznacza, że:
w długim ciągu predykcji około 100*Yt procent prognoz przedziałowych będzie trafnych
38.
Zwiększenie wiarygodności predykcji przedziałowej, przy stałym rozmiarze „próby”, prowadzi do:
zwiększenia wartości miernika precyzji predykcji
39.
Przez prognozę wygasłą rozumiemy prognozę obliczoną dla okresu, dla którego
jest znana prawdziwa wartość zmiennej
40.
Średnie obciążenie predykcji ex post w przypadku predykcji nieodciążonej jest:
równe zeru
41.
Jeżeli średnie obciążenie predykcji ex post jest mniejsze od zera, to oznacza, że prognozy są przeciętnie:
przeszacowane
42.
Średni błąd predykcji ex post określa
ile średnio odchylają się realizacje zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz
43.
Składniki współczynnika Thail’a wskazują, że źródłem błędów predykcji może być m. in.:
obciążenie predykcji, niedostateczna predykcja punktów zwrotnych
44.
O niedostatecznej elastyczności predykcji świadczy:
niedostateczna zgodność poziomu zróżnicowania wartości rzeczywistych i prognoz
45.
Współczynnik Janusowy służy do badania:
aktualności modelu prognostycznego
46.
Względnymi miernikami dokładności ex post predykcji są:
względne obciążenie i względny błąd predykcji ex post, współczynnik Thail’a i współczynnik Janusowy
47.
Błędy ex post predykcji powinny być:
stacjonarne
48.
Jako ocenę składnika losowego modelu przyjmujemy:
wartości reszt modelu
49.
Średnia arytmetyczna reszt modelu z addytywnym składnikiem losowym powinna być równa:
zeru
50.
Stopa bezrobocia w Polsce na koniec miesiąca od stycznia do września 2001 r. wynosiła: 15,7; 15,9; 16,1; 16,0; 15,9; 16,0; 16,2; 16,3; 16,4. Czy:
jest to szereg czasowy momentów