Статистические методы прогнозирования в экономике, Дуброва Т.А., Архипова М.Ю., 2004

Статистические методы прогнозирования в экономике, Дуброва Т.А., Архипова М.Ю., 2004.

   В настоящее время статистические методы прогнозирования заняли видное место в экономической практике. Широкому внедрению методов анализа и прогнозирования данных способствовало появление персональных компьютеров. Распространение статистических программных пакетов позволило сделать доступными и наглядными многие методы обработки данных.
Все шире используются статистические методы прогнозирования в деятельности плановых, аналитических, маркетинговых отделов производственных предприятий и объединений. торговых, страховых компаний, банков, правительственных учреждений.

Статистические методы прогнозирования в экономике, Дуброва Т.А., Архипова М.Ю., 2004


Классификация экономических прогнозов.
В современных условиях управленческие решения должны приниматься лишь на основе тщательного анализа имеющейся информации. Например, банк или совет директоров корпорации примет решение о вложении денег в какой-то проект лишь после тщательных расчетов, связанных с прогнозами состояния рынка, с определением рентабельности вложений и с оценками возможных рисков. В противном случае могут опередить конкуренты, умеющие лучше оценивать и прогнозировать перспективы развития.

Для решения подобных задач, связанных с анализом данных при наличии случайных воздействий, предназначен мощный аппарат прикладной статистики, составной частью которого являются статистические методы прогнозирования. Эти методы позволяют выявлять закономерности на фоне случайностей, делать обоснованные прогнозы и оценивать вероятность их выполнения.

Под прогнозом понимается научно обоснованное описание возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием (от греч. prognosis — предвидение. предсказание).

Прогнозирование должно отвечать на два вопроса:
• Что вероятнее всего ожидать в будущем?
• Каким образом нужно изменить условия, чтобы достичь заданного, конечного состояния прогнозируемого объекта?

ОГЛАВЛЕНИЕ.
УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ.
Введение.
Глава 1. Ведение в анализ временных рядов.
Глава 2. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних.
Глава 3. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста.
Глава 4. Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей.
Глава 5. Использование адаптивных методов прогнозирования в экономических исследованиях.
Выводы.
ПРАКТИКУМ.
1. Тренировочные задания.
1.1. Введение в анализ временных рядов.
1.2. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних.
1.3. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста.
1.4. Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей.
1.5. Использование адаптивных методов прогнозирования в экономических исследованиях.
2. Решение тренировочных заданий.
2.1. Введение в анализ временных рядов.
2.2. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних.
2.3. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста.
2.4. Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей.
2.5. Использование адаптивных методов прогнозирования в экономических исследованиях.
3. Итоговый тест.
4. Контрольные вопросы.
ТЕСТЫ.
ПРОГРАММА.
РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ.
1. Сведения об авторах.
2. Цели, задачи изучения, сфера профессионального применения.
3. Необходимый объем знаний для изучения курса.
4. Основная информация о курсе и его структура.
Тема 1. Введение в анализ временных рядов.
Тема 2. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних.
Тема 3. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста.
Тема 4. Проверка адекватности и точности выбранных моделей прогнозирования.
Тема 5. Статистический анализ и прогнозирование периодических колебаний.
Тема 6. Использование адаптивных методов прогнозирования в экономических исследованиях.
Тема 7. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Методология Бокса-Дженкинса.
Тема 8. Применение многофакторных моделей прогнозирования.
6. Итоговый контроль знаний по курсу.
7. Список литературы и ссылки на ресурсы ИНТЕРНЕТ.
8. Глоссарий.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Статистические методы прогнозирования в экономике, Дуброва Т.А., Архипова М.Ю., 2004 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу



Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2021-04-19 23:47:28