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
Составление 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 22.06.2014Факторы, оказывающие влияние на привлекательность крупных городов со стороны населения, бизнеса и туризма. Экономико-математическое моделирование уровня изменения привлекательности. Функциональные блоки инструментария мониторинга и прогнозирования.
статья, добавлен 27.01.2021Представлены основные шаги алгоритма прогнозирования результатов управления устойчивым развитием корпоративных образований, характеризуемых интегральным показателем уровня устойчивого развития. Выбор мероприятий, направленных на его совершенствование.
статья, добавлен 23.11.2020Основные 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- 105. Основы статистики
Методика определения величины интервала группировочного признака. Выявление общей тенденции развития перевозок методом аналитического выравнивания. Алгоритм расчета интервального прогноза при экстраполяции, среднего квадратического отклонения тренда.
контрольная работа, добавлен 28.03.2016 Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 21.12.2013Определение понятия временных рядов и их основных элементов. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда, автокорреляция его уровней и выявление структуры. Метод наименьших квадратов. Идентификация модели стационарных и нестационарных рядов.
реферат, добавлен 06.11.2011Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022Спектр задач прогнозирования в агропромышленном комплексе. Графовые модели рынков зерна, молока и мяса. Рассмотрение разнообразия процедур прогнозирования в отраслевой практике сельского хозяйства. Расчеты производства, потребления и внешней торговли.
доклад, добавлен 24.02.2019Метод наименьших квадратов при оценке параметров линейной модели. Показатели разброса случайной величины, коэффициент детерминации, функция эластичности, гетероскедастичность и автокоррелированность ошибок в Гауссовском распределении и статистике Фишера.
контрольная работа, добавлен 28.07.2011Оценка модульной нейросетевой модели прогнозирования продуктивности агроэкосистем. Представление иерархической декомпозиции предметной области, исследование ее влияния на параметры прогноза. Разграничение множества параметров с помощью выделенных классов.
статья, добавлен 26.04.2017Рассмотрение 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 26.06.2018Возможности статистического пакета анализа данных R для прогнозирования временного ряда. Анализ автокорреляционной и частной автокорреляционной функций. Определение стационарности ряда, дифференцирование, автоматический подбор статистическим пакетом.
статья, добавлен 13.01.2021Классификация 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 14.04.2015Сущность, виды и причины безработицы в России. Построение модели парной регрессии. Определение показателя эластичности. Вычисления критерия Дарбина-Уотсона и индекса Ласпейреса. Исследование остатков с применением предпосылок метода наименьших квадратов.
дипломная работа, добавлен 18.06.2014Определение средней выручки продавцов. Расчет коэффициента корреляции. Построение графиков корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей. Расчет системы уравнений для теоретической линии регрессии методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016- 117. Средние величины
Сущность и значение средних величин, их особенности применения в экономическом анализе. Расчет средней арифметической и ее математические свойства. Основные правила построения динамических рядов. Расчет показателей методами интерполяции и экстраполяции.
презентация, добавлен 17.01.2014 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 24.02.2019Рассмотрение возможностей применения математико-статистических методов анализа для прогнозирования поведения абонентов. Ознакомление с видами прогностических оценок, которые являются наиболее важными и значимыми для телекоммуникационной компании.
статья, добавлен 29.07.2018Аналитические методы и подходы к прогнозированию с помощью производных балансовых отчетов. Модификация ситуационно-матричной модели для повышения функциональной действенности анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческих организаций.
автореферат, добавлен 02.05.2018Основные 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 29.04.2014Анализ факторов, влияющих на финансовые результаты коммерческих банков. Определение ключевых параметров, формирующих чистую прибыль. Изучение уровня процентной ставки по кредитам и депозитам. Разработка прогнозной модели с учетом рисков и ограничений.
статья, добавлен 03.04.2018Описание 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 25.08.2020Анализ модели CAPM, демонстрирующей прямую связь между риском ценной бумаги и ее доходностью, что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося риска. Оценка модели с помощью метода наименьших квадратов; коэффициент детерминации.
статья, добавлен 11.03.2018Понятие экономико-математических моделей. Классификация математических моделей и методов экономического анализа и управления. Применение функций в экономике. Производственная функция Кобба-Дугласа. Задача определения оптимальной фондовооруженности труда.
курс лекций, добавлен 13.09.2015