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1、自学考试密押题库与答案解析定量预测方法自学考试密押题库与答案解析定量预测方法定量预测方法一、单项选择题问题:1. 一次差所表示的是时间序列逐期增长的A.和B.增长百分比C.绝对量D.相对量答案:C问题:2. 逐期增长率是A.相对数指标B.绝对数指标C.增长幅度D.逐期增长的和答案:A问题:3. 年率的计算公式是A.年率=(本期数据/上期数据)12-1100%B.年率=(本期数据/上期数据)4-1100%C.年率=(本期数据/上期数据)11-1100%D.年率=(本期数据/上期数据)6-1100%答案:A问题:4. 如果某一个月的增长率很高，那么所推算出的年率A.低B.高C.不确定D.无关答案:
2、B问题:5. 如果某一个月的增长率很低，那么所推算出的年率A.低B.高C.不确定D.无关答案:A问题:6. 与上一年同期相比增长的百分比是A.与上一年同期相比增长的百分比=(上一年同期水平/本期水平)100%B.与上一年同期相比增长的百分比=(本期水平/上一年同期水平)100%C.与上一年同期相比增长的百分比=(上一年同期水平/本期水平-1)100%D.与上一年同期相比增长的百分比=(本期水平/上一年同期水平-1)100%答案:D问题:7. 简单线形回归模型的变量有A.2个B.3个C.4个D.1个答案:A问题:8. 所估算回归方程的误差越小，估算的效果A.越差B.越好C.不确定D.无关答案:B
3、问题:9. 总离差TSS与回归平方和ESS、残差平方和RSS的关系是A.TSS=ESS-RSSB.TSS=ESSRSSC.TSS=ESS+RSSD.TSS=ESSRSS答案:C问题:10. 回归平方和在总离差中所占的比重越大，方程的回归效果A.越差B.越好C.不确定D.无关答案:B问题:11. 测定指数和相关系数越接近1，回归的效果一般A.越差B.越好C.不确定D.无关答案:B问题:12. 测定指数和相关系数越接近0，回归的效果一般A.越差B.越好C.不确定D.无关答案:A问题:13. 最小二乘法所估算的回归方程的参数A.没误差B.有误差C.不确定D.有时有有时没有答案:B问题:14. 两个变
4、量之间的相关系数总是一个不为0的值，一般认为多线性严重时，所计算的相关系数( )A.0.3B.0.5C.0.8D.1答案:C问题:15. 在使用回归趋势模型进行预测时，如果外延的时间比较长，则模型的预测精度A.提高B.无影响C.降低D.不确定答案:C问题:16. 本期的加权移动平均值可作为A.上一期的预测值B.下三期的预测值C.下两期的预测值D.下一期的预测值答案:D问题:17. 简单指数平滑预测值比起实际值的变动A.提前B.落后C.无关D.不确定答案:B二、多项选择题问题:1. 一次差是A.正的B.负的C.零D.区别不同时间序列数据的波动程度E.判断时间序列数据的变动趋势 A B C D E
5、答案:ABCDE问题:2. 现实生活中的许多经济数据包含的因素有A.上一年同期水平因素B.趋势因素C.周期因素D.季节因素E.偶然因素 A B C D E答案:BCDE问题:3. 我们可以用相乘模型来表示经济数据中四个因素之间的关系，以下对Yt=TtCtStIt描述正确的是A.Tt为时间序列的趋势值，单位与yf相同B.Ct为周期指数C.St为季节指数D.St为季节E.Tt为偶然波动，用百分数表示 A B C D E答案:ABCE问题:4. 由于4期移动平均的长度为1年，因此它剔除了A.上一年同期水平因素的影响B.趋势因素的影响C.周期因素的影响D.季节因素的影响E.偶然因素的影响 A B C
6、D E答案:DE问题:5. 在简单线形回归分析中，随机误差应满足的三个假设条件是A.误差的数学期望值为0B.误差的数学期望值为一常量C.误差的方差为一常量D.各项误差之间不存在相关关系E.各项误差之间存在相关关系 A B C D E答案:ACE问题:6. 多元回归模型的基本假设有A.误差的数学期望值为0B.误差的数学期望值为一常量C.误差的方差为一常量D.各项误差之间不存在相关关系E.自变量是事先给定的，彼此之间不存在相关关系 A B C D E答案:ACDE三、名词解释问题:1. 一次差答案:一次差所表示的是时间序列数据逐期增长的绝对量。问题:2. 逐期增长率答案:逐期增长率又叫环比增长率，
7、指的是本期数据与上期数据的差除以上期数据的百分数。问题:3. 季节因素答案:季节因素是指在每年特定的时间里反复发生作用的那些因素。问题:4. 回归模型答案:回归模型是以一定的经济理论为基础，建立能够反映经济变量之间相互关系的数学模型，然后搜集同模型有关的数据，最后使用统计方法来估算和评价所建立的模型。问题:5. 随机误差答案:所谓随机误差是实际观测到的值与回归方程预测值之间的误差。问题:6. 总离差答案:所谓总离差是观察值Y到其平均值距离的平方和，它衡量的是观察值y偏离其平均值的程度，称为总离差，用TSS表示。问题:7. 回归平方和答案:回归平方和的表达式为，反映的是因变量预测值同观察数据平均
8、值的偏离程度，称为可由回归方程解释的平方和或回归平方和，用ESS表示。问题:8. 残差平方和答案:残差平方和的表达式为，是观察值和预测值之间误差的平方和，用RSS表示。问题:9. 测定指数答案:问题:10. 相关系数答案:问题:11. 回归方程残差的方差答案:回归方程残差的方差是用残差的平方和RSS除以自由度(即观察值的个数减去回归方程参数的个数，简单线性回归方程有a和b两个参数)。问题:12. 回归方程的标准差答案:对方差S2开方，得到的是回归方程的标准误差S： 问题:13. 多共线性答案:多元回归模型的假设条件之一是模型中的各个自变量之间不存在相关关系。但是，在实际中，模型中的自变量可能会
9、存在着一定程度的相关关系，我们把这一现象称为多共线性。问题:14. 等方差性答案:回归模型的一个重要假设是误差的方差必须为常量，这一特点被称为等方差性。问题:15. 异方差性答案:由于种种原因，误差的方差会因自变量的取值不同而发生变化，我们把回归模型中所出现的误差的方差为变量的现象称为异方差性。问题:16. 自相关性答案:回归模型的第三个假设是各项误差之间不存在相关关系。但在使用时间序列数据进行回归分析和预测时，误差之间往往会存在相关关系，我们称这一现象为自相关。问题:17. 一阶自相关答案:所谓一阶自相关，指的是某项误差只同其相邻的误差相关，而同非相邻的误差不存在相关关系。问题:18. 事后
10、预测答案:所谓事后预测是指，在预测期内，模型中自变量和因变量都是已知的。问题:19. 事前预测答案:所谓事前预测是指在预测期内，因变量的值是未知的，而自变量的值可能是已知的，也可能是未知的。问题:20. 均方误差答案:均方误差是用预测误差的平方和除以观察值的个数。问题:21. 绝对均差答案:绝对均差的计算公式是： 问题:22. 时间序列预测答案:时间序列预测指的是通过对所搜集到的时间序列数据进行分析、研究，找出其变动的趋势。然后利用趋势外延的方法来推算出未来的变动。问题:23. 趋势外延法答案:行情变量的时间序列数据虽然在短期内上下波动较大，但是从长期来看却具有某种明显的趋势。回归趋势模型将所
11、预测的行情变量作为因变量，时间作为自变量，然后利用最小二乘法模拟行情变量的发展趋势，并将这一趋势向外延伸以预测未来。一般人们把这种方法称为趋势外延法。问题:24. 简单移动平均预测答案:简单移动平均预测是时间序列预测中最为简单的方法之一，它是利用时间序列过去所处水平的算术平均值来预测未来。问题:25. 加权移动平均答案:加权移动平均实际上是简单移动平均的变形，二者之间的差别在于加权移动平均赋予靠近预测期的观察值以较大的权数，以弥补简单移动平均的不足。问题:26. 指数平滑法答案:指数平滑法是对随时间序列由近及远采取具有衰减性质的加权处理，是对加权移动平均法的进一步完善和改进。问题:27. 简单
12、指数平滑答案:简单指数平滑也称一次指数平滑，是利用一次指数平滑值进行预测的方法。问题:28. 二次指数平滑答案:是对经过简单指数平滑的时间序列再进行一次平滑。问题:29. 三次指数平滑模型答案:三次指数平滑模型首先要计算时间序列的三次指数平滑值，然后建立三次指数平滑的趋势预测模型。四、简答题问题:1. 简述在对时间序列进行分析时做的两个方面的工作。答案:对时间序列数据进行分析时，我们往往要做两个方面的工作：一是对数据进行简单地变换；二是将原始的和经过变换的历史数据描绘在坐标图上，通过这两项工作，可以更清楚地显示时间序列的变动特点和趋势，为随后的预测提供方便。问题:2. 简述计算时间序列数据变动
13、幅度的方法。答案:计算时间序列数据变动幅度的方法是： (1)计算时间序列数据的一次差。 (2)计算时间序列数据的逐期增长率。 (3)计算年率。 (4)与上一年同期相比增长的百分比。 问题:3. 与一次差相比，环比增长率的优势是什么?答案:同一次差相比，环比增长率的一个优点是：由于增长率是一个相对数指标，所以它可以消除因时间序列数据所使用单位不同而造成的影响。问题:4. 简述与上一年同期相比增长的百分比和年增长率之间的差别。答案:年率和与上一年同期相比增长的百分比的差别在于，前者是从月的增长率推算出年的增长率，因此，可以把它看成是时间序列数据在短期内的变动对长期变动(如1年)可能产生的影响；而后
14、者则是一年来时间序列数据变动的实际情况。在实际中，我们可以将二者进行比较，看一看短期变动对长期变动产生了什么影响。问题:5. 简述剔除季节因素的具体步骤。答案:剔除季节因素的具体步骤是： (1)计算4期移动平均值。 (2)用原始数据除以移动平均值，求出季节比率。 (3)计算季节比率的算术平均值，剔除随机因素(偶然波动因素)的影响。 (4)对各季度的季节比率的平均值加以调整，求出季节指数。 (5)用原始数据除以季节指数，再乘以100，剔除季节因素的影响。 问题:6. 简述计算周期指数的具体方法。答案:计算周期指数的具体方法为： (1)选取一组能反映周期变动的时间序列数据。 (2)将时间序列划分成三个阶段。 (3)分别以高峰和低谷月份为100计算周期指数。 问题:7. 简述回归模型三个重要的组成部分。答案:回归模型有三个重要的组成部分：一是以经济理论为基础所确定的经济变量之间的相互依赖关系；二是反映经济现象变动的数据；三是估算变量相互关系的统计方法。问题:8.
