Применение моделей кривых роста при построении бизнес-прогнозов

Расчет прогнозного значения среднегодовой численности промышленно-производственного персонала с помощью моделей кривых роста. Определение коэффициентов линейной и параболической моделей. Рассмотрение и проверка гипотезы об отсутствии автокорреляции.

Подобные документы

  • Характеристика моделей финансовой эконометрики. Определение и расчет темпа роста цены. Демонстрация использования эконометрических моделей в прогнозировании социально-экономических процессов. Понятие максимально возможной глубины прогнозного периода.

    контрольная работа, добавлен 17.10.2014

  • Расчет коэффициента корреляция между экономическими показателями. Построение линейной и нелинейной регрессии. Проверка модели на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность моделей. Сравнение моделей между собой и выбор наилучшей из них.

    контрольная работа, добавлен 04.03.2015

  • Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.

    учебное пособие, добавлен 14.04.2015

  • Обоснование использования кросс-факторов формирования внутреннего валового продукта при построении теоретических моделей бизнес-циклов и экономического роста. Построение периодов колебаний на базе коэффициентов вейвлет-разложения для различных стран.

    дипломная работа, добавлен 19.09.2016

  • Изучение типовых моделей поведения бизнес-систем и математического аппарата, положенного в их основу. Выделение основных классов моделей: потоковые, алгоритмические, взаимодействия процессов. Применение модификаций сетей Петри для описания этих моделей.

    книга, добавлен 12.01.2012

  • 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

  • Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.

    практическая работа, добавлен 16.05.2013

  • Проведение методом линейной множественной регрессии идентификации модели, ее верификация. Оценка статистической значимости коэффициентов В0, В1, В2 с помощью t-статистики Стьюдента. Проверка наличия автокорреляции отклонений с помощью статистики Уотсона.

    контрольная работа, добавлен 08.09.2014

  • Рассмотрение понятия экономического роста и влияющих на него факторов. Изучение моделей экзогенного экономического роста Домара и Харрода. Принципы расчета основных показателей экономики. Применение модели к статистическим данным Республики Беларусь.

    курсовая работа, добавлен 10.01.2015

  • Рассмотрение особенностей методологии выбора факторов при построении эконометрической модели. Изучение процесса расчета коэффициентов многофакторных эконометрических моделей при помощи метода наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности.

    презентация, добавлен 04.04.2023

  • Характеристика основных понятий и типов моделей. Особенность оценки параметров эконометрических моделей с помощью методов математической статистики. Главные этапы экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.

    контрольная работа, добавлен 21.12.2022

  • Построение доверительных интервалов для коэффициентов линейной регрессии и дисперсии ошибок. Проведение процедуры пошагового отбора переменных. Проверка обратного движения на мультиколлинеарность при помощи VIF. Расчет параметров автокорреляции.

    курсовая работа, добавлен 01.10.2017

  • Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между валовым внутренним продуктом и капиталом. Расчет оценок коэффициентов трендовых моделей с помощью MS Excel. Использование функции Кобба-Дугласа. Характеристика эконометрической модели.

    контрольная работа, добавлен 13.11.2015

  • Установление зависимости темпов роста валового внутреннего продукта от независимых факторов. Построение множественных регрессионных моделей для прогнозирования темпов роста валового внутреннего продукта. Анализ временных рядов, проверка гипотез.

    статья, добавлен 24.05.2018

  • Определение термина "фрактал". Особенности самоподобия как объекта, его роль и функции на фондовой бирже. Применение фрактальных моделей, расчет показателя Херста. Исследование тенденций на фондовой бирже с помощью различных математических моделей.

    контрольная работа, добавлен 08.12.2015

  • Использование стандарта IDEF0 и программных продуктов, его поддерживающих, для построения моделей и документирования деятельности предприятия. Методы построения моделей бизнес-процессов на основе организационной структуры и цепочек создания ценности.

    реферат, добавлен 13.10.2015

  • Анализ роста объемов реализации товара, параметры, качество и выбор уравнения тренда с помощью коэффициента автокорреляции в остатках. Определение среднемесячного коэффициента роста затрат производства. Расчет уравнения регрессии для прогноза затрат.

    контрольная работа, добавлен 11.10.2011

  • Рассмотрение математических моделей, позволяющих осуществить оценку эффективности результатов бизнеса. Оценка параметров математических моделей как определяющий момент, от которого в большой степени зависит качество построенной математической модели.

    статья, добавлен 05.05.2019

  • Особенности статистических методов планирования эксперимента с получением линейных моделей. Свойства полного факторного эксперимента типа 2k. Порядок заполнения и приемы построения матрицы планирования эксперимента. Расчет коэффициентов регрессии.

    реферат, добавлен 08.03.2017

  • Прогнозирование 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 05.09.2013

  • Основные типы эконометрических моделей и исходные данные для их построения. Оценка статистической значимости параметров линейной модели множественной и парной регрессии. Применение эконометрических моделей для прогнозирования, примеры их построения.

    учебное пособие, добавлен 07.05.2015

  • Описание динамических процессов, использование статических моделей и соответствующих им алгоритмы идентификации. Применение методов обучения моделей прогноза. Использование для прогнозирования математического аппарата с целью повышения точности прогнозов.

    статья, добавлен 25.08.2020

  • 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

  • Анализ современных правил менеджмента на предприятии. Определение факторов, которые влияют на ограничение роста производительности труда. Методы обеспечения экономической устойчивости и предотвращения банкротства фирмы. Оптимизация моделей управления.

    статья, добавлен 30.03.2016

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.