Динамічні ряди та їх застосування

Компоненти мультиплікативної моделі динамічних рядів. Згладжування динамічних рядів. Обчислення тренду за допомогою авторегресії, методу найменших квадратів та прогнозування, сезонних даних. Обчислення лінійного, квадратичного та експоненціального тренда.

Подобные документы

  • Сутність методу екстраполяції тренду, його розрахунок. Процес визначення прогнозних показників за методом найменшого квадратичного відхилення. Основна ідея застосування методу згладжування. Методика прогнозування за допомогою ковзного середнього.

    реферат, добавлен 12.07.2010

  • Розробка елементів математичного забезпечення дилінгових інформаційних систем, які реалізують процедуру побудови моделей прогнозування на основі аналізу статистичних властивостей динамічних рядів. Аналіз основних етапів синтезу моделей прогнозування.

    автореферат, добавлен 29.07.2014

  • Аналіз ітераційних методів згладжування часових рядів: методу ковзної середньої, експоненціального та адаптивного згладжування. Огляд процедури стратегічного планування розвитку національної економіки в цілому, її окремих ланок і структурних елементів.

    контрольная работа, добавлен 25.10.2012

  • Методи екстраполяції тенденцій одновимірних рядів. Розрахунок аналітичних показників рядів динаміки. Складання прогнозу споживання продуктів на наступне п'ятиліття, використовуючи середній коефіцієнт росту. Виконання експоненціального згладжування.

    методичка, добавлен 09.02.2013

  • Поняття про ряди динаміки та їх види. Статистичні показники ряду, техніка їх обчислення та економічний зміст. Основні способи перетворення рядів: змінних середніх, приведення рядів динаміки до однієї основи, змикання рядів, інтерполяція та екстраполяція.

    презентация, добавлен 11.10.2013

  • Характеристика можливих моделей з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів. Сутність узагальненого методу найменших квадратів. Суть та роль гетероскедастичності, порядок використання зваженого методу найменших квадратів.

    лекция, добавлен 28.11.2013

  • Історія виникнення та задачі економетрії як наукової дисципліни. Особливості використання методів експертних оцінок і статистичного прогнозування для виявлення економічних індикаторів. Огляд моделей часових рядів - адаптивного прогнозу та авторегресії.

    реферат, добавлен 20.08.2011

  • Економетричні методи і моделі, їх вживання в моделюванні. ARIMA-аналіз, методології нового покоління засобів моделювання. Стохастичні параметри динамічних рядів. Практичне застосування моделей ARIMA на прикладі аналізу податкового потенціалу підприємства.

    реферат, добавлен 28.05.2018

  • Метод найменших квадратів як спосіб оцінки дійсного значення деякої кількості на основі розгляду помилок у спостереженнях або вимірах. Застосування методу найменших квадратів у сфері математики, статистики, економетрики, вирішенні аналітичних задач.

    реферат, добавлен 05.12.2018

  • Графічне зображення варіаційних рядів. Аналіз структури сукупності і розрахунку узагальнюючих характеристик. Інтервальний варіаційний ряд. Показники центру розподілу. Обчислення середнього лінійного відхилення. Закономірність розподілу одиниць вибірки.

    контрольная работа, добавлен 22.11.2013

  • Визначення оптимального плану для задач лінійного програмування за допомогою графічного методу розв’язування завдань із двома змінними. Модифікації симплексного методу, при обчислення економічних процесів. Математичне програмування штучного базису.

    лекция, добавлен 28.11.2013

  • Характеристика загальної множинної лінійної моделі. Огляд емпіричної регресії та основних етапів побудови та аналізу економетричної моделі. Обґрунтування параметрів обчислення коефіцієнта множинної детермінації на основі методу найменших квадратів.

    лекция, добавлен 08.10.2013

  • Динаміка зміни розмірів портфеля замовлень ТОВ "Турбомаш" за спрямуваннями (Україна - Росія). Основні етапи прогнозування портфеля замовлень. Моделі прогнозування: причинно-наслідкові; часових рядів. Сутність методу експоненційного згладжування.

    статья, добавлен 20.10.2010

  • Сутність та етапи методу прогнозування на основі ступеня обсягу реалізації. Найважливіші характеристики базових ліній прогнозування за допомогою MS Excel. Недоліки методу ковзного середнього. Особливості застосування методу регресії та згладжування.

    творческая работа, добавлен 23.11.2010

  • Приклади даних, що змінюються у часі. Вимірювання значень часового ряду. Цілі аналізу часових рядів та їх проблематика. Етапи аналізу часових рядів. Детермінована і випадкова складові часового ряду, їх характеристика, опис та компоненти, аналіз Фур'є.

    презентация, добавлен 07.03.2015

  • Дослідження і аналіз впливу часових рядів з використанням методів нелінійної динаміки. Розробка алгоритмів дослідження складних динамічних систем управління та реконструкції атракторів на основі історичних даних роботи варочного відділення пивзаводу.

    статья, добавлен 30.10.2016

  • Фондовий ринок - одна з найважливіших сфер ринкової економіки, що надає компаніям доступ до капіталу, дозволяючи інвесторам купувати акції. Модель авторегресії - ефективний інструмент для розуміння і прогнозування майбутніх значень часового ряду.

    статья, добавлен 23.04.2021

  • Обробка даних з використанням математичної статистики. Аналіз загального випадку методу найменших квадратів, коли емпірична формула представляється у вигляді многочлена m-того ступеня. Емпіричні формули залежності зміни популяції коників з часом.

    реферат, добавлен 08.11.2017

  • Дослідження процесу економетричного прогнозування продажів вітамінного комплексного продукту з використанням нейронних мереж. Ознайомлення з резульатами аналізу даних часових рядів за допомогою програмного забезпечення для статистичного аналізу.

    статья, добавлен 15.10.2023

  • Аналіз порушення умов випадкових відхилень під час регресійного аналізу за допомогою методу найменших квадратів. Огляд застосування економетричних моделей за теоремою Гаусcа-Маркова. Прояви гомоскедастичності моделей МНК з випадковими векторами.

    лекция, добавлен 08.10.2013

  • Визначення аналітичної залежності між дослідними даними із застосуванням методу найменших квадратів. Побудова лінії тренду. Задача оптимального використання ресурсів. Оптимізація виробничої програми ковбасного виробництва. Оптимізація рекламної кампанії.

    лабораторная работа, добавлен 27.01.2015

  • Ряди динаміки й розподілу. Їх атрибутивні і кількісні властивості. Варіація ознак і система числових показників для її характеристики. Розмах варіації й середнє лінійне відхилення. Спрощені прийоми обчислення середнього квадратичного відхилення.

    презентация, добавлен 11.10.2013

  • Характеристика розробки методів ідентифікації статистичних параметрів лінійних нестаціонарних і нелінійних моделей. Особливість застосування системного підходу для розв’язання практичних задач оцінювання та прогнозування різнотипних динамічних процесів.

    автореферат, добавлен 14.09.2015

  • Розробка методики прогнозування обсягів виробництва готової продукції сезонного характеру шляхом синтезу способів згладжування сезонності за допомогою екстраполяції лінійного тренду. Аналіз роботи вантажного фронту методом імітаційного моделювання.

    статья, добавлен 06.02.2017

  • Методи аналізу часових рядів: тенденція і коливання, періодизація динаміки і стійкість рівня. Обчислення власних значень та векторів матриці. Аналіз динаміки обсягів поштової кореспонденції. Прогнозування обсягів поштових відправлень на майбутні періоди.

    дипломная работа, добавлен 20.06.2014

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.