Социально-экономическое прогнозирование методом экстраполяции
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.
Подобные документы
- 26. Исследование влияния метода прогнозирования на анализ различных типов экономических временных рядов
Исследование возможности применимости различных методов прогнозирования при построении прогнозов экономико-социологических рядов различных типов. Структура искусственного нейрона. Обучение нейронных сетей. Построение прогноза с помощью ARIMA-моделей.
курсовая работа, добавлен 20.10.2012 Исследование графического представления статистической информации. Показатели рядов динамики и методы их расчёта. Выявление и характеристика основной тенденции развития экономического временного ряда. Общее понятие и значение индексного метода анализа.
контрольная работа, добавлен 10.05.2015Цели, задачи, порядок прогнозирования, классификация предвидений Прогнозирование методами математической статистики. Трендовая модель прогнозирования, оптимизационные методы. Графический анализ динамического ряда. Математическое программирование.
курс лекций, добавлен 28.02.2009Интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего; ARIMA – стандартизированная статистическая модель для прогнозирования и анализа временных рядов. Процесс идентификации, оценки и проверки модели на специфичных наборах данных (Бокса-Дженкинса).
статья, добавлен 19.12.2017Особенности 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 30.10.2017Сущность 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 в реальном масштабе. Прогнозы неограниченные по времени. Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование. Методы и виды прогнозирования и планирования. Прогнозирование народнохозяйственных комплексов. Среднесрочные планы предприятия.
контрольная работа, добавлен 24.05.2009Понятие 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 темпов прироста цепных и среднегодовых показателей компании. Функции специалиста по управлению рисками. Прогнозирование числа происшествий в отчётном периоде. Использование формальной экстраполяции для расчёта несчастных случаев по годам.
статья, добавлен 16.02.2021Исследование 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 10.05.2011Проблемы, возникающие при прогнозировании социально-экономического развития муниципального района. Методика разработки прогноза. Математическая модель на базе системной динамики для расчета значений показателей социально-экономического развития района.
статья, добавлен 12.01.2021Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов. Сущность методов исключения тенденции. Включение в модель регрессии фактора времени. Определение параметров стадий тренда и коэффициента их устойчивости.
реферат, добавлен 14.11.2015Теоретическое обоснование выбора спецификации моделей временных рядов различными подходами. Классический подход на базе метода максимального правдоподобия. Байесовский подход на базе метода релевантных векторов. Тестирование подходов на реальных данных.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Оценка связи порядковых переменных с помощью непараметрических ранговых коэффициентов Спирмена и Кендалла. Модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Оценка дисперсии независимой переменной. Сложение временных рядов.
статья, добавлен 28.07.2020Прогнозирование 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 13.09.2018Применение 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 17.10.2012Прогнозирование 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 30.12.2010Разработка декомпозиционных вероятностно-детерминированных математических моделей. Использование алгоритма обобщенного метода Бокса-Дженкинса. Применение трендового или декомпозиционного подходов к прогнозированию нестационарных временных рядов.
статья, добавлен 27.07.2016Использование прогнозирования с целью накопления материала для обоснованного выбора концепции развития или планового решения. Анализ временных рядов и причинных связей. Содержание метода Брауна, линейное и квадратичное экспоненциальное сглаживание.
курсовая работа, добавлен 17.12.2010Понятие временных рядов и их составляющих, задачи и этапы анализа временных рядов. Выявление аномальных наблюдений, гипотеза существования тенденции и методы сглаживания временных рядов. Построение прогнозов динамики средней продолжительности жизни.
курсовая работа, добавлен 28.06.2014История возникновения и развитие эконометрики как науки. Суть и особенности процессов белого шума, авторегрессии и скользящего среднего. Понятие нестационарных временных рядов, тренд и его анализ. Автокорреляция уровней и сглаживание временных рядов.
курсовая работа, добавлен 09.01.2013- 47. Оценка пространственной дифференциации и прогнозирование величины затрат на научные исследования
Исследование актуальной для современной России проблемы инновационного развития. Анализ и совершенствование методики краткосрочного прогнозирования с учетом дифференциации субъектов Российской Федерации по условиям социально-экономического развития.
статья, добавлен 23.10.2017 Временной ряд как совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Основные свойства коэффициента автокорреляции. Сущность метода наименьших квадратов. Расчет линейного уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 10.01.2015Расчет коэффициента конкордации для связанных рангов. Прогнозирование выпуска цемента на двухлетнюю перспективу с помощью линейной экстраполяции. Метод вычисления реальных денежных доходов на душу населения и темп их изменения в прогнозном периоде.
контрольная работа, добавлен 07.04.2014Описание программного продукта для моделирования и прогнозирования основных показателей национальной безопасности РФ. Анализ системной динамики построенной экономической модели социального развития страны. Прогнозирование курса национальной валюты РФ.
статья, добавлен 18.05.2020