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313. 某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：

A．某样本中，平均每月的广告费支出是$800,000；

B．当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800,000；

C．平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80；

D．广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了。

答案：C

解析：答案A不正确，回归系数与变量的平均值不相关；

答案B不正确，如果要求预测一个特定的销售值，自变量的值需要乘以系数，然后乘积与y轴上的截距相加；

答案C正确，回归系数代表了相对于每单位自变量的变化，因变量的变化情况。因此，它是回归直线的斜率。

答案D不正确，系数的绝对值与变量的重要性没有必然联系。

314. 下列选项哪个是时间序列的四个组成部分：

A．趋势、周期性、季节性和不规则性；

B．平滑指数、周期性、季节性和不规则性；

C．平滑指数、周期性、季节性和重复；

D．趋势、周期性、季节性和重复。

答案：A

解析：答案A正确，时间序列和趋势分析取决于过去的经验。一个变量值（如，一种产品的单位销售额）基于时间上的变化而产生的变化可能有几种可能的成份。在时间序列分析中，因变量被时间（自变量）进行回归。长期趋势是发生在序列中的长期变化，它可以在图表上用一条直线或曲线来表示；季节性变化在商业上是常见的；多样性的分析方法将季节性变化包括在预测模型中，但是，大多数方法要利用季节指数；周期性波动是在商业期让活动程度的变化。尽管这些波动中的一些已经超出了公司的控制范围，在预测时仍需要考虑这些波动。它们经常合成一个综合指数；不规则或随机变化是不包括在上述分类中的任何变化。商业行为经常受到随机发生的事件的影响（如，天气，罢工，火灾和管理上决定）。

答案B、C和D都不正确，平滑指数和重复在本题中没有任何意义。

315. 时间序列构成的四个组成部分是趋势、周期性、季节性变动和随机变动。消除数据里的季节性变动数据要通过：

A．增加季节性变动因素的数据；

B．忽略它；

C．取四个时间段的数据加权平均；

D．减去来自数据的季节性变动因素。

答案：C

解析：答案A不正确，增加季节性变动因素的数据不能消除数据中的季节性变动；

答案B不正确，不能忽略季节性变动因素，它们会影响数据，必须要考虑模型的准确性；

答案C正确，季节性变动在商业上较为常见。多样性的分析方法将季节性变动包括在预测模型中，但是，大多数方法要用到季节指数。作为替代办法，可以对几个时间段的数据加权平均来取代从某个时间段得出的数据，这样就可以消除数据中季节性变动的数据。

答案D不正确，对单一季节的数据的季节性调节可以增加或减少。

316. 预测中的移动平均法：

A．是一种横截面预测方法；

B．对感兴趣的变量与相关变量回归，用来建立预测；

C．通过调整建立在平滑常数基础上的初始预测，产生最终预测；

D．当可以获得新的观测时，将其放入平均值，替换掉旧的观测。

答案：D

解析：答案A不正确，横截面回归分析检验一个特定时间上，大量数据间的关系（例如，不同的或者多种生产方法或者地点）；

答案B不正确，回归分析将预测与特定变量的变化关联在一起；

答案C不正确，使用指数平滑法，每次预测值等于上一次的观测值与平滑系数乘积加上上一次的预测值与1减去平滑系数的乘积之和。

答案D正确，简单移动平均法是一种平滑技术，使用过去N期（通过t期）的经验来预测下一期的值。因此，使用新的观测来代替就的观测值得到均值。下一期的预测公式（t+1期）是过去N个观测值的和除以N。

317. 作为风险分析的一部分，一位审计师希望使用过去30个月的销售结果预测下个月某个工厂销售量的增长情况。审计人员已经归纳了在过去9个月组织内影响销售量变化的显着因素。最有效的分析技术将是：

A．未加权的移动平均；

B．指数平滑；

C．排队论；

D．线性回归分析。

答案：B

解析：答案A不正确，未加权的平均不会为更近的数据赋予较大权重；

答案B正确，在指数平滑法下，每次预测等于上次的观测值的与平滑系数乘积加上上一次的预测值与1减去平滑系数的乘积之和。因此，平滑方法意味着近期数据被赋予了更多的权重。随时间变长，所有的数据权重按指数下降。这一特点十分重要，因为组织变化会影响销售量。

答案C不正确，排队论用来最小化等候队列的成本；

答案D不正确，线性回归分析是确定变量间关系的方程式，并没有为更近的数据赋予重要性。

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（责任编辑：中大编辑）