Idősorok elemzése Flashcards
Exponenciális simítás esetén:
a. az idősorban levő tendenciát exponenciális regressziós függvényillesztéssel határozza meg
b. az idősorban levő tendenciát függvényillesztés nélkül határozza meg
c.az átlagos abszolút hiba számszerűsítésekor a becsült értékek és a tényleges értékek abszolút különbségének nagyságaiból kell négyzetes átlagot számolni
d. az alfa simítási paraméter értékének a csökkentésével a becsült értékek grafikus képe simább lesz (kisebb ingadozásokat mutat).
e. másodfokú (kétszeres) simítást lehet alkalmazni, ha az idősorban lineáris trend van és nincs szezonalitás
b. az idősorban levő tendenciát függvényillesztés nélkül határozza meg
d. az alfa simítási paraméter értékének a csökkentésével a becsült értékek grafikus képe simább lesz (kisebb ingadozásokat mutat).
e. másodfokú (kétszeres) simítást lehet alkalmazni, ha az idősorban lineáris trend van és nincs szezonalitás
Exponenciális simítás esetén:
a. az átlagos relatív abszolút hiba számszerűsítésekor a becsült értékek és a tényleges értékek abszolút különbségének relatív nagyságaiból kell számtani átlagot számolni
b. elsőfokú (egyszeres) simítást lehet alkalmazni, ha az idősorban nincs trend és szezonalitás
c. az alfa simítási paraméter értékének a növelésével a becsült értékek grafikus képe simább lesz (kisebb ingadozásokat mutat)
d. minél nagyobb az alfa simítási paraméter értéke, az idősor közelmúltbeli értékei annál nagyobb szerepet játszanak a becsült érték meghatározásában
e. az idősorban levő tendenciát exponenciális regressziós függvényillesztéssel határozza meg
a. az átlagos relatív abszolút hiba számszerűsítésekor a becsült értékek és a tényleges értékek abszolút különbségének relatív nagyságaiból kell számtani átlagot számolni
b. elsőfokú (egyszeres) simítást lehet alkalmazni, ha az idősorban nincs trend és szezonalitás
d. minél nagyobb az alfa simítási paraméter értéke, az idősor közelmúltbeli értékei annál nagyobb szerepet játszanak a becsült érték meghatározásában
e. az idősorban levő tendenciát exponenciális regressziós függvényillesztéssel határozza meg
Idősoros adatok esetén az átlagos relatív változás:
a. megmutatja, hogy az elemzett idószak során periódusonként átlagosan hányszorosára változott az idósor értéke
b. az idősort jellemzi az adatok átlagos értékén keresztül
c. megmutatja, hogy az elemzett idószak során periódusonként átlagosan hány egységgel változott az idósor értéke
d. mértékegysége megegyezik az idősoros adatok mértékegységével
e. nem egyezik meg az idósor kezdeti és végsó adatának relatív változása és a periódusok számának arányával
d. mértékegysége megegyezik az idősoros adatok mértékegységével
Exponenciális simítás esetén:
a. az idősorban levő tendenciát függvényillesztés nélkül határozza meg
b. az alfa simítási paraméter értékének a növelésével a becsült értékek grafikus képe kevésbé lesz simult (nagyobb ingadozásokat mutat)
c. a becsült értékek meghatározásakor a modell figyelembe veszi korábbi becslési hibáit
d. minél kisebb az alfa simítási paraméter
értéke, az idősor közelmúltbeli értékei annál nagyobb szerepet játszanak a becsült érték meghatározásában
e. az idősorban levő tendenciát exponenciális regressziós függvényillesztéssel határozza meg
a. az idősorban levő tendenciát függvényillesztés nélkül határozza meg
b. az alfa simítási paraméter értékének a növelésével a becsült értékek grafikus képe kevésbé lesz simult (nagyobb ingadozásokat mutat)
Exponenciális simítás esetén:
a. másodfokú (kétszeres) simítást lehet alkalmazni, ha az idősorban lineáris trend van és nincs szezonalitás
b. az idősorban levő tendenciát exponenciális regressziós függvényillesztéssel határozza meg
c. az idősorban levő tendenciát függvényillesztés nélkül határozza meg
d. az alfa simítási paraméter értékének a csökkentésével a becsült értékek grafikus képe simább lesz (kisebb ingadozásokat mutat)
e. az átlagos abszolút hiba számszerűsítésekor a becsült értékek és a tényleges értékek abszolút különbségének nagyságaiból kell négyzetes átlagot számolni
a. másodfokú (kétszeres) simítást lehet alkalmazni, ha az idősorban lineáris trend van és nincs szezonalitás
c. az idősorban levő tendenciát függvényillesztés nélkül határozza meg
d. az alfa simítási paraméter értékének a csökkentésével a becsült értékek grafikus képe simább lesz (kisebb ingadozásokat mutat)
Additív szezonális hatás esetén:
a. a szezonális kilengések relatív nagysága állandóságot mutat
b. csak lineáris és polinomiális trend esetén létezhet
c. az idősor szabályosan hullámzik
d. az éven belüli szezonális kilengéseket mutató szezonindex szorzata 1
e. az éven belüli szezonális kilengéseket mutató szezonális eltérés összege nulla
c. az idősor szabályosan hullámzik
e. az éven belüli szezonális kilengéseket mutató szezonális eltérés összege nulla
Az egyszerű kronologikus átlag mutató esetében igaz, hogy:
a. a súlyozótényező a részsokaságok elemszáma
b. álló sokaság esetén számítható
c. mozgó sokaság esetén számítható
d. a súlyozótényező az adatok időköze
e. az idősor egyes időszakjai közötti változások intenzitásának a jellemzésére szolgáló mutatószám
b. álló sokaság esetén számítható
A súlyozott kronologikus átlag mutató esetében igaz, hogy:
a. álló sokaság esetén számítható
b. a súlyozótényező az adatok különböző időköze
c. a súlyozótényező a részsokaságok elemszáma
d. mozgó sokaság esetén számítható
e. az idősor egyes időszakjai közötti változások intenzitásának a jellemzésére szolgáló mutatószám
a. álló sokaság esetén számítható
b. a súlyozótényező az adatok különböző időköze
A következő adatsor a romániai nettó átlagbér értékét mutatja az év hatodik hónapjában. 2017-ben: 2380 lej, 2018-ban: 2721 lej, 2019-ben: 3142 lej, 2020-ban: 3298 lej. Tudván, hogy 2018 a bázisév, számolja ki a bázisviszonyszámot és a láncviszonyszámot a 2020-as évre! Ezt követően értelmezze mindkét eredményt!
l 2020= 3298/3142=1,0496 => 2020ban a nettó átlagbér a 2019-es adatokhoz viszonyítva 4,96%-al nőtt
b 2020=3298/2721=1.2121 => 2020ban 21,21%-al több a nettó átlagbér 2018-hoz képest
Tekintsünk egy olyan idősort, amely éves gyakoriságú adatokat tartalmaz. Az idősor lineáris trenddel rendelkezik. Az exponenciális simítás módszerével a 2021 es évre számolt at=25304 ezer fő és bt= -725 ezer fő. Készítsen előrejelzést a 2022-es és 2023- as évre, feltüntetve a részszámításokat mindkét évre.
^Y2022=25304−725=24579 ezer fő
^Y20223=25304−725*2=23854 ezer fő
A következő adatsor a romániai nettó átlagbér értékét mutatja az év utolsó hónapjában. 2016-ban: 2354 lej, 2017-ben: 2629 lej, 2018-ban: 2957 lej, 2019-ben: 3340 lej. Tudván, hogy 2017 a bázisév, számolja ki a bázisviszonyszámot és a láncviszonyszámot a 2019-es évre! Ezt követően értelmezze mindkét eredményt!
l 2019=3340/2957=1.1295 => 2019ben a nettó átlagbér 12,95%-al több, mint 2018-ban
b 2019=3340/2629=1.2704 => 2019-ben 27,04%-al több a nettó átlagbér mint 2017-ben
