Jestliže známe jeden řetězový index, co z něho můžeme vypočítat?
Laspeyresův index
Bazický index předchozího období
Meziroční tempo růstu
Chronologický průměr využijeme u:
časových řad intervalových
časových řad okamžikových
při měření aritmetického průměru časové řady
Kdy používáme vážený chronologický průměr?
u okamzikovych časových řad, kdy mezi obdobimy je ruzne rozmezi
u okamzikovych, kdy mezi obdobimy je stejne rozmezi
u tokovych
Průměrnou hodnotu časové řady “Počet zaměstnanců k poslednímu dni měsíce” zjištěnou v r. 1990 v lednu, březnu a pak od května každý měsíc. Vypočítáme:
Prostým aritmetickým průměrem
Váženým aritmetickým průměrem
Prostým chronologickým průměrem
Váženým chronologickým průměrem
Jak lze převést okamžikovou měsíční časovou řadu na čtvrtletní?
Sečíst 3 po sobě jdoucí měsíční hodnoty
Sečíst 4 po sobě jdoucí měsíční hodnoty
Vzít z měsíční ČŘ každou 3. hodnotu
Vzít z měsíční ČŘ každou 4. Hodnotu
Průměr u čas. řad, když známe koeficienty růstu je:
geometrický
vážený
Očištěná časová řada má:
jen trendovou část
sezonní a náhodnou složku
jen náhodnou složku
jen trendovou a náhodnou složku
Průměrný koeficient růstu se vypočítá jako:
aritmetický průměr
geometrický průměr
harmonický průměr
medián k. r.
Při modelování sezónní složky regresní metodou do modelu:
nevládáme žádné sezónní umělé proměnné
vkládáme o jednu méně sezónních umělých proměnných než je počet sezón
o jednu více sezónních umělých proměnných než je počet sezón
stejný počet sezónních umělých proměnných jako je počet sezón
Jaký je relativní přírůstek, když koeficient růstu = 0,85
-0,15
-0,85
Součet sezónních faktorů u modelu řady s konstantní sezónností je:
roven nule
roven jedné
roven délce sezónnosti
záporný
Čtvrtletní časovou řadu očistíme od sezónnosti:
Aritmetickými průměry
Jednoduchými klouzavými průměry
Centrovanými klouzavými průměry
Váženými aritmetickými průměry
Systematické složky v krátkodobé časové řadě jsou pouze:
trendová, sezónní, cyklická
trendová, cyklická, reziduální
cyklická, sezónní
reziduální
Průměrnou hodnotu časové řady je vždy vhodné vypočítat jako prostý aritmetický průměr jejich jednotlivých hodnot.
Při modelování trendů v časových řadách pomocí regresního přístupu je vždy lepší použít kvadratickou funkci než lineární.
Systematické složky v časové řadě jsou jen trendová a cyklická.
Sezónní umělé proměnné jsou jen u čtvrtletních intervalů, ne u měsíčních ani ročních.
Průměrné tempo růstu v časové řadě musí být vždy větší než jedna.
Klouzavé průměry umožňují vyhladit průběh časové řady a naznačit její trend