Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
Подобные документы
Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 02.02.2018Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования. Метод математического моделирования. Использование метода наименьших квадратов для идентификации параметров системы. Применение моделей кривых роста в экономическом прогрессе.
дипломная работа, добавлен 30.10.2017Построение дерева проблем и дерева задач. Выбор метода прогнозирования затрат. Метод скользящей средней. Метод экспоненциального сглаживания. Изучение временных рядов. Применение метода экстраполяции. Расчет простого среднего значения показателя.
курсовая работа, добавлен 15.06.2013Анализ устойчивых тенденций экономического развития и перенесение их на будущее. Рассмотрение циклов волнообразных колебаний экономики. Изучение методов и примеров экстраполяции в прогнозировании. Оценка точности прогнозов. Расчет прогнозного значения.
реферат, добавлен 15.01.2015Сущность методов экстраполяции и моделирования в системе экономического прогнозирования. Модели межотраслевого баланса в народном хозяйстве. Опыт индикативного планирования во Франции. Расчет индексов производительности труда по отраслям экономики России.
реферат, добавлен 21.02.2016Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
лекция, добавлен 29.09.2013Прогнозирование стоимости нефти как важная задача для проведения государственной политики. Использование нелинейного метода наименьших квадратов для оценки параметров модели. Применение накопившейся статистической информации для уточнения прогноза.
статья, добавлен 13.09.2018Линейная зависимость между объемом валового регионального продукта и численностью работающих в регионе. Применение метода экспоненциального сглаживания для прогноза финансовых расходов на капитальный ремонт жилищно-коммунального хозяйства города.
контрольная работа, добавлен 08.02.2019Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013Понятие финансового рынка. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Первоначальная обработка временных рядов. Факторы, формирующие тенденцию ряда. Экстраполяция тенденции как метод прогнозирования. Метод временного ряда на примере продажи акций.
курсовая работа, добавлен 21.01.2017Основы прогнозирования и валютного рынка. Современное состояние валютного фонда России, его проблемы и тенденции. Прогнозирование доли доллара в общем объеме золотовалютных резервов методом экстраполяции временного ряда и методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 20.06.2014Описание различных методов прогнозирования, которые используются при разработке стратегий развития строительной отрасли. Интуитивные и формализованные методы экономического прогнозирования. Методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания.
статья, добавлен 15.02.2019Классификация эконометрических моделей. Использование метода наименьших квадратов для нахождения параметров. Описание тренда и интервенции временного ряда. Построение модели стоимости обучения в высшем учебном заведении. Проведение анализа рынка квартир.
контрольная работа, добавлен 17.02.2014Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014Аппроксимация, интерполяция и экстраполяция как наиболее распространенные методы поиска функциональных зависимостей. Методы и подходы к интерполяции данных. Метод наименьших квадратов как математический метод, применяемый для решения различных задач.
контрольная работа, добавлен 30.11.2016Сущность и классификация методов экономическо-математического прогнозирования. Основные идеи технологии сценарных экспертных прогнозов и обработки прогностических оценок. Применение информационных технологий в экономико-математическом прогнозировании.
курсовая работа, добавлен 15.03.2016Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.
реферат, добавлен 24.09.2015Базовые понятия и задачи эконометрики. Основные этапы эконометрических исследований. Применение интервальной оценки в практическом статистическом анализе. Расчет параметров нелинейных регрессионных моделей. Условия применения метода наименьших квадратов.
презентация, добавлен 12.05.2014Изучение приемов повышения точности экстраполяции. Понятие тренда и тенденции развития. Применение однофакторных и многофакторных прогнозирующих функций. Сущность метода авторегрессионного преобразования. Определение дисперсии экспоненциальной средней.
реферат, добавлен 15.05.2014Применение метода наименьших квадратов как способа регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Авторегрессионное преобразование.
реферат, добавлен 17.10.2012Базовый метод регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров моделей по выборочным данным: история, свойства оценок. Парная линейная регрессия; взвешенный метод наименьших квадратов; авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
реферат, добавлен 10.10.2012Экономико-математические, факторные и структурные модели в прогнозировании. Модель динамического межотраслевого баланса. Макроэкономические модели прогнозирования. Характеристика и анализ основных моделей социально-экономического прогнозирования.
реферат, добавлен 10.12.2013Прогнозирование как познавательная деятельность человека, инструмент экономического управления и развития. Методы прогнозирования с учетом дисконтирования информации, на основе кривых роста и экстраполяции, а также рядов динамики, не имеющих тенденции.
курсовая работа, добавлен 02.06.2014Понятие моделирования как метода исследования экономических явлений и процессов путем создания их абстрактного образа (модели). Принципы социально-экономического прогнозирования. Характеристика методов экспертных оценок (индивидуальные и коллективные).
реферат, добавлен 19.05.2014Определение параметров парной линейной регрессии графическим методом. Ее широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Расчет параметров регрессии методом наименьших квадратов. Определение степенной функции.
контрольная работа, добавлен 02.02.2014