Математическое моделирование как метод в оценке
Обзор статистической зависимости с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа. Изучение линейной и нелинейной регрессии. Прогнозирование временных рядов при построении эконометрической модели данных. Функции сложного процента денег.
Подобные документы
Проверка статистической гипотезы значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций, процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии. Построение полулогарифмической функции.
курсовая работа, добавлен 19.03.2015- 27. Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Характеристика возможностей обработки статистических данных биржевых ставок методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel. Определение значения и функции корреляцонно-регрессионного анализа.
реферат, добавлен 05.11.2012 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 13.11.2015Рассмотрение процесса ранжирования компаний по степени эффективности, используя результаты регрессионного анализа. Составление уравнения нелинейной регрессии. Характеристика построенной модели с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Проверка адекватности, проведение точечного, интервального расчета и построение факторной экономической модели. Математическая запись линейной статистической зависимости модели. Порядок проведения регрессионного и дисперсного анализа построенного шаблона.
контрольная работа, добавлен 16.01.2013Возможности MS Excel для построения мультипликативных и аддитивных моделей временных рядов. Построение графика зависимости уровня ряда от времени, мультипликативной модели. Оценка сезонной компоненты. Расчет значений с учетом циклической компоненты.
лабораторная работа, добавлен 30.05.2018Исторические этапы развития эконометрики. Модели временных рядов. Системы одновременных уравнений. Сущность и порядок регрессионного, вариационного, дисперсионного и панельного анализа. Обзор и краткая характеристика основных эконометрических методов.
реферат, добавлен 01.03.2011Сущность множественного регрессионного анализа. Проблемы коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера. Проверка качества уравнения регрессии и значимости коэффициента детерминации. Неоднородность дисперсий ошибок.
контрольная работа, добавлен 05.10.2013Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 26.04.2013Характеристика эконометрического и регрессионного методов прогнозирования временных рядов. Сущность каузального и аддитивного моделирования. Выделение качественных методов построения прогнозов - мнение жюри, ожидание потребителя, экспертная оценка.
реферат, добавлен 27.11.2010Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей в экономическом анализе. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляция, оценка их существенности. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 28.02.2013Исследование разработки эконометрической модели, позволившей на самых первых данных построить среднесрочные прогнозы динамики распространения коронавируса в разных странах. Математические модели в иммунологии и эпидемиологии инфекционных заболеваний.
статья, добавлен 12.06.2021Измерение тесноты связи показателей с помощью коэффициента корреляции с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа, аналитики. Статистическая функция КОРРЕЛ для вычисления парных коэффициентов корреляции. Алгоритм разработки имитационной модели.
статья, добавлен 28.03.2020Этапы построения эконометрической модели. Применение парной регрессии в исследованиях. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Виды функций, часто используемых в эконометрическом моделировании. Показатели силы связи в моделях парной регрессии.
презентация, добавлен 09.11.2013Знакомство со способами построения экспериментальных точек в декартовой системе координат. Общая характеристика ключевых этапов и проблем расчета коэффициентов парной корреляции. Рассмотрение основных особенностей линейной, а также нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 02.11.2020Модель парной линейной регрессии. Оценивание параметров функции парной линейной регрессии. Связь оценок параметров функции парной линейной регрессии с выборочными числовыми характеристиками. Коэффициент детерминации и корреляции. Корреляционное поле.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Прогнозирование 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 05.09.2013Оценка существенности параметров уравнения множественной регрессии и корреляции. Классификация систем эконометрических уравнений. Создание экономической модели значений котировок доллара по отношению к рублю с целью повышения прибыльности предприятий.
контрольная работа, добавлен 23.11.2016Коррелограмма – инструмент для анализа временных рядов. Методика параметризации тренд-сезонной статистической модели. Производство нетканых материалов - одна из наиболее значимых отраслей промышленности для экономической системы Кыргызской Республики.
курсовая работа, добавлен 25.12.2020Сравнительный анализ имитационных систем моделирования: основные инструментальные средства. Исследование линейной и нелинейной модели планирования производственной системы. Результаты исследования линейной и нелинейной модели на чувствительность.
курсовая работа, добавлен 14.02.2021- 46. 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 Характеристика особенностей линейного парного регрессионного анализа. Методические указания по решению задач по расчету коэффициента линейной парной корреляции и построения уравнения линейной парной регрессии. Анализ множественного регрессионного анализа.
методичка, добавлен 16.08.2014Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.
курсовая работа, добавлен 09.06.2015Проведение исследования компонентного состава временного ряда объема продаж на основе графического анализа. Расчет прогнозной оценки объемов продаж в первом полугодии. Построение рядов Фурье с двумя гармониками. Месячное прогнозирование объемов продаж.
контрольная работа, добавлен 19.01.2015Исследование объективно существующих связей между явлениями. Причинно-следственные, функциональные и стохастические связи. Методы сопоставления двух параллельных рядов и аналитических группировок. Метод корреляционного и регрессионного анализа.
курсовая работа, добавлен 23.01.2011