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
Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.
реферат, добавлен 26.06.2018Сущность экспертного метода прогнозирования: его разработка и результаты. Алгоритм проведения экспертных опросов методом ранжирования, парных сравнений. Проверка согласованности мнений комиссии. Использование для коррекции финансовой сферы предприятия.
курсовая работа, добавлен 21.09.2015Основные 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 29.04.2014Составление ряда распределения предприятий по размеру выручки от продаж с помощью ранжирования и аналитической группировки. Вычисление количества высших образовательных учреждений за 2004-2012 годы, составление прогноза на три года методом экстраполяции.
контрольная работа, добавлен 22.06.2014Прогнозирование развития экономик. Единичное экономическое взаимодействие между объектами экономического взаимодействия. Три экономические квантовые структуры. Внутренний квант экономического взаимодействия. Структура кванта деяний индивидуумов.
статья, добавлен 26.06.2018Эконометрические модели, описывающие изменение уровня преступности в зависимости от выявленных качественных факторов, пригодные для дальнейшего исследования и прогнозирования. Социально-значимые факторы, относящиеся к категории контекстуальной статистики.
статья, добавлен 05.06.2018Построение и анализ линейной множественной регрессии. Исследование степени корреляционной зависимости между переменными. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Оценка авторегрессионной модели.
лабораторная работа, добавлен 02.08.2013Принятие управленческих решений на основе полученных знаний. Рассмотрение экономической прогностики как методов познания явлений экономики. Анализ этапов выдвижения гипотезы, прогнозирования и планирования. Классификация прогнозов и построение типологии.
реферат, добавлен 08.11.2014- 109. Кластерный анализ
Введение в кластерный анализ. Кластерный анализ в задачах социально-экономического прогнозирования и его методы. Алгоритм последовательной кластеризации. Выбор необходимого числа кластеров. Способ построения дендограмм. Применение кластерного анализа.
реферат, добавлен 20.03.2010 - 110. Прогнозирование социально-экономических индикаторов с использованием статистики поисковых систем
Описание поисковых систем как источника информации о поведении пользователей всемирной паутины. Оценка релевантности частоты запросов по поиску работы в системе Google для прогнозирования социально-экономических показателей РФ на примере безработицы.
дипломная работа, добавлен 20.08.2020 Система моделей экономического роста. Модель потенциального выпуска сектора экономики. Схема прогнозно-аналитических исследований возможных путей развития региона с использованием технологии ситуационного прогнозирования и индикативного планирования.
статья, добавлен 24.02.2019Использование модели инвестиционного мультипликатора, которая показывает изменение уровня объема ВВП при изменении инвестиций. Особенности статистических тестов Хаусмана и Бреуш-Пагана. Влияние расходов на науку на увеличение дохода различных стран.
реферат, добавлен 17.03.2011Определение 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 02.02.2014Построение уравнения линейной и квадратичной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Анализ тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет общего и частного F-критерия Фишера. Сущность информативных лаговых переменных.
контрольная работа, добавлен 07.10.2015- 115. Основы эконометрики
Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017 - 116. Прогнозирование конкурентоспособности машиностроительной продукции методом репертуарных решеток
Разработка эффективного метода прогнозирования конкурентоспособности инновационной продукции, выпускаемой машиностроительными предприятиями, на основе использования метода репертуарных решеток. Анализ существующих методов оценки конкурентоспособности.
автореферат, добавлен 20.11.2018 Методы моделирования временных рядов, типы данных. Проверка гипотезы о существовании тренда. Моделирование тенденции временного ряда: сглаживание и аналитическое выравнивание. Определение коэффициентов автокорреляции второго и более высоких порядков.
лекция, добавлен 14.02.2015- 118. Динамика социально-экономического развития регионов Российской Федерации: Волгоградская область
Коэффициент изменения социально-экономического развития региона в Волгоградской области. Изучение факторов, влияющих на экономический рост в регионе. Валовой региональный продукт. Инвестиции в основной капитал. Многоотраслевой агропромышленный сектор.
курсовая работа, добавлен 30.04.2020 Основная цель создания сообщества добавленной стоимости. Проведение расчета коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов. Определение зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц. Основные характеристики регрессионной модели.
статья, добавлен 25.03.2018Описание 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 25.08.2020Проблемы устойчивого и согласованного социально-экономического развития страны в целом и отдельных регионов. Эконометрическое моделирования величины валового регионального продукта на душу населения. Построение степенной модели с фиксированными эффектами.
статья, добавлен 24.02.2019- 122. Динамические ряды
Основные задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды и их основные характеристики. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008 - 123. Оценка товарооборота
Определение зависимости товарооборота за месяц применением уравнений множественной регрессии, которая оцениваются методом наименьших квадратов. Расчет товарооборота по методу Крамера. Экономическая интерпретация используемых параметров уравнения.
контрольная работа, добавлен 23.03.2020 Анализ колебаний курса USD/RUB и определения интегрируемости соответствующего ему временного ряда. Исследование валютной пары линейными методами. Преимущества обобщенного теста Дики–Фуллера при определении порядка интегрируемости временных рядов.
статья, добавлен 30.07.2017Основные 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