Особенности применения метода наименьших квадратов для макроэкономического планирования и прогнозирования

Линейная 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.

Подобные документы

  • Особенности 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 24.09.2015

  • Проверка значимости исходного предположения. Прогноз размера инвестиций и стоимости валового регионального продукта. Идентификация структурной модели. Использование двухшагового метода наименьших квадратов. Анализ значений для эндогенной переменной.

    курсовая работа, добавлен 28.05.2016

  • Особенности корреляционно-регрессионного метода прогнозирования. Классификация статистических исследований по степени комплексности. Предварительная обработка исходной информации в задачах прогнозной экстраполяции. Особенности метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 25.09.2015

  • Прогнозирование 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 13.09.2018

  • Описание различных методов прогнозирования, которые используются при разработке стратегий развития строительной отрасли. Интуитивные и формализованные методы экономического прогнозирования. Методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания.

    статья, добавлен 15.02.2019

  • Построение 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 15.06.2013

  • Прогнозирование численности населения с помощью методов скользящей средней, наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Построение графика потребления электроэнергии, определения сезонных колебаний и поквартальный прогноз объема потребления.

    задача, добавлен 30.12.2010

  • Исследование сущности обобщенного метода наименьших квадратов, который применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, обладающие не только свойством несмещенности, но и имеющие меньшие выборочные дисперсии. Типы математических моделей.

    контрольная работа, добавлен 10.05.2011

  • 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.

    контрольная работа, добавлен 24.11.2014

  • Применение вероятностных моделей для прогнозирования валового регионального продукта. Сравнительный анализ различных стохастических моделей, реализованных в пакете прикладных программ StatGraphics 5.0. Проверка качества проведения прогнозирования.

    статья, добавлен 30.07.2017

  • Особенности имитационного моделирования, решение задач с помощью обратных функций. Описание метода обратных функций, вероятность работы системы на промежутке времени. Характеристика метода Крамера, применение и специфика метода наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 24.09.2018

  • Особенности 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 30.10.2017

  • Базовый 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 10.10.2012

  • Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.

    контрольная работа, добавлен 27.06.2012

  • Экстраполяция по скользящей и экспоненциальной средней. Одно- и многофакторные прогнозирующие функции. Метод экспоненциального сглаживания. Составление прогноза поквартального объема продаж ОАО "Прибой" с использованием метода скользящей средней.

    контрольная работа, добавлен 09.12.2014

  • Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.

    курсовая работа, добавлен 17.04.2010

  • Сущность 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 29.09.2013

  • Разработка оптимального плана производства, дающего наибольшую прибыль. Построение графика временного ряда; построение линейной модели и оценка ее параметров с помощью метода наименьших квадратов. Оценка адекватности и точности построенной модели.

    контрольная работа, добавлен 09.06.2014

  • Базовые 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 12.05.2014

  • Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП и капиталом. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП, капитала и числа занятых, прогноз по этим моделям. Эконометрическая модель с использованием метода наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 01.11.2012

  • Выявление особенностей в выборе метода прогнозирования финансовых результатов для применения экономическим субъектом торгового сектора, ассортимент которого представлен сезонными товарами. Экономико-математические методы прогнозирования результатов.

    статья, добавлен 19.10.2021

  • Жилищный фонд как основной объект управления сферой жилищно-коммунального хозяйства. Развитие инновационного потенциала сферы жилищно-коммунального хозяйства и качества жилищно-коммунальных услуг. Анализ необходимости внедрения инновационных технологий.

    статья, добавлен 26.05.2017

  • Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.

    курсовая работа, добавлен 29.04.2014

  • Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2016

  • Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.

    учебное пособие, добавлен 13.01.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.