Контрольная работа состоит из шести заданий. В первом задании необходимо ответить на вопросы теоретического характера, в остальных – решить задачу. Для решения задач студенту необходимо из табл. 3.1 выбрать значение числа a и подставить его в соответствующие арифметические выражения. В табл. 3.2 приведены номера теоретических вопросов, которые необходимо рассмотреть в контрольной работе.

Значение а в контрольной работе определяется студентом по двум последним цифрам зачетной книжки. Например, им соответствует число a=156 (табл. 3.1), номера вопросов в задании 1 – 3, 9, 17 и номера таблиц для анализа в задании 2 – 4.3 и 4.8 (вопросы и таблицы соответствуют диапазону значений а- 146−166) (табл.3.2).

Таблица 3.1

Таблица для определения значения а

Таблица 3.2

Таблица выбора номеров теоретических вопросов контрольной работы

Для удобства расчетов предлагается округлять полученные значения до двух цифр после запятой. Все сведения, необходимые для выполнения контрольной работы, приведены в данных методических указаниях.

Предложенные задачи относятся к следующим методам моделирования и прогнозирования экономики :

задание 1 – теоретические вопросы по темам № 1, 2, 6, 7, 8;

задание 2 – графическое и аналитическое исследование взаимосвязей;

задание 3 – прогнозирование на основе однофакторных регрессионных моделей;

задание 4 − прогнозирование на основе многофакторных регрессионных моделей;

задание 5 – прогнозирование на основе трендовых моделей;

задание 6 – прогнозирование на основе моделей с лаговыми переменными.

Задание 1.  Теоретические вопросы  контрольной работы

1. Моделирование и прогнозирование: основные понятия, сущность и принципы.

2. Роль моделирования и прогнозирования в управлении деятельностью предприятия и принятии управленческих решений.

3. История развития прогнозирования.

4. Формы научного предвидения.

5. Основные этапы разработки прогноза.

6. Классификация прогнозов.

7. Классификация методов моделирования и прогнозирования.

8. Классификация форм взаимосвязей. Методы выявления зависимостей.

9. Показатели количественного измерения тесноты связи.

10. Оценка точности прогноза.

11. Классификация методов экспертных оценок.

12. Методика проведения экспертных опросов.

13. Методы индивидуальных экспертных оценок: метод «интервью», «докладная записка», «морфологическй анализ».

14. Методы коллективных экспертных оценок: мозговой штурм, «Дельфи», «дерево целей».

15. Методы коллективных экспертных оценок: метод «635», метод написания сценария, «дерево целей».

16. Трендовые модели и прогнозирование на их основе.

17. Метод наименьших квадратов.

18. Оценка качества моделей.

19. Аддитивная модель: методика расчета и прогнозирование.

20. Мультипликативная модель: методика расчета и прогнозирование.

21. Доверительный интервал прогноза в трендовых моделях.

22. Модели с распределенным лагом: общая характеристика расчет мультипликаторов, оценка вклада отдельного лага, средний лаг.

23. Модели авторегрессии с распределенным лагом: общая характеристика, расчет мультипликаторов.

24. Оценка параметров моделей с распределенным лагом: модель полиномиальных лагов (метод Алмона).

25. Оценка параметров моделей с распределенным лагом: модель геометрических лагов (метод Койка).

26. Имитационное моделирование систем и прогнозирование.

27. Прогнозирование неустойчивости методами теории катастроф.

28. Прогнозирование в менеджменте.

29. Прогнозирование в маркетинге: моделирование функции покупательского спроса, прогнозирование спроса.

30. Прогнозирование в логистике: оптимальное управление товарными запасами.

Задание 2. Методические основы моделирования и прогнозирования : графическое и аналитическое изучение взаимосвязей 

По приведенным в таблицах данным (номера таблиц соответствуют значению α, представлены в табл. 3.2) построить диаграммы, показывающие зависимость каждого из показателей от времени (x – t, y – t) и друг от друга (х – у).

По каждой диаграмме определить вид зависимости и рассчитать коэффициенты корреляции и детерминации. Сделать выводы.

Таблица 4.1

Данные об объеме валового сбора картофеля и внесении минеральных удобрений на 1 га посевной площади по Забайкальскому краю за 2000-2011 гг.

Таблица 4.2

Данные о приплоде КРС и расходе кормов на 1 голову КРС в хозяйствах Забайкальского края за 2000-2011 гг.

Таблица 4.3

Данные о надое молока, полученном сельскохозяйственными товаропроизводителями, и расходе кормов на 1 голову крупного рогатого скота в Забайкальском крае за 2000-2011 гг.

Таблица 4.4

Данные об урожайности зерновых культур и обеспеченности сельхозтоваропроизводителей зерноуборочными комбайнами в Забайкальском крае за 2000-2011 гг.  

Таблица 4.5

Данные об объеме инвестиций и стоимости сельскохозяйственной продукции в Забайкальском крае за 2000-2011 гг.

Таблица 4.6

Данные о доходах консолидированного бюджета и среднедушевых денежных доходах населения Забайкальского края за 2005-2011 гг.

Таблица 4.7

Данные об обороте розничной торговли и индексе потребительских цен по Забайкальскому краю за 2000-2011 гг.

Таблица 4.8

Оборот розничной торговли и среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по Забайкальскому краю за 2000-2011 гг. (Y)

Таблица 4.9

Данные об обороте розничной торговли и численности населения (на конец года) по Забайкальскому краю за 2000-2011 гг.

Таблица 4.10

Данные об обороте розничной и оптовой торговли по Забайкальскому краю за 2000-2011 гг.

Задание 3. Прогнозирование по однофакторным регрессионным моделям 

По приведенным в табл. 4.11 данным, построить однофакторную линейная модель типа y=a+bx.

Таблица 4.11

Оцените качество модели с помощью коэффициента детерминации, средней ошибки аппроксимации и F-критерия Фишера. Табличное значение F-критерия Фишера  (F_табл.) равно 10,13 при Р=0,95.

Выполнить прогноз на следующие три периода и рассчитать ошибку прогноза, если х изменялся следующим образом:

Сделать выводы.

Задание 4. Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям

По приведенным в табл. 4.12 данным построить уравнение многофакторной линейной регрессии, если  а = a/11,5 b₁ = a/8 b₂ = 1/a b₃ = 1/a, b₄ = 1/a b₅ = 1/a.

Таблица 4.12

Фактические значения х

Рассчитать значения результативного показателя на следующие 2 периода.

На основе матрицы парных коэффициентов корреляции (табл.4.13) (рассчитать) выявить и устранить мультиколлинеарные факторы. После их устранения построить уравнение регрессии по новым данным регрессионного анализа, характеризующее зависимость результирующего показателя (y) от факторных (x_i) в линейной форме.

Таблица 4.13

Рассчитать прогнозные значения результативного показателя по скорректированной многофакторной модели на следующие 2 периода, если:

Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза для обоих случаев. Сделать выводы.

Задание 5. Прогнозирование на основе трендовых моделей

Имеются некоторые данные об объеме продаж (д.е.) за 10 лет.

Выполнить прогноз с помощью среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и уравнения тренда на 11-12-ый периоды. Если в 11-м периоде  у  будет равен (325,7 + a/100) д.е., а в 12-м периоде – (333 + a/100) д.е., рассчитать ошибку прогноза по каждой из моделей. Оцените точность прогноза по каждому периоду.

Задание 6. Прогнозирование на основе моделей с лаговыми переменными

На основе приведенных в табл. 4.14  данных были получены две модели с лаговыми переменными:

..............................

Рассчитать прогнозные значения у и ошибку прогноза по каждой модели на 11-12-ый периоды, если:

Таблица 4.14