Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования

формат djvu
размер 4.96 МБ
добавлен 01 февраля 2010 г.

Изд. 2-е, перераб. и доп. М. «Статистика». 1977. - 200 с. лл.
Эта книга о статистических методах, применяемых при прогнозировании экономических показателей. Автор рассматривает пути использования трендов и регрессий, проблемы обработки динамических рядов, оценки параметров различного рода кривых и доверительных интервалов. В специальном приложении рассматриваются математические основы нелинейного метода наименьших квадратов. В работе анализируются предпосылки и условия применения соответствующих методов прогностического анализа.
Введение
1. Тенденции развития экономических показателей.
2. Кривые роста.
3. Регрессионный анализ и прогнозирование
4. Оценивание параметров при подборе уравнений трендов
5. Экстраполяция трендов
Приложения.
Библиография.

Смотрите также

Арженовский С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы прогнозирования

формат pdf
размер 603.35 КБ
добавлен 03 марта 2010 г.

Учебное пособие /Рост. гос. экон. унив. - Ростов-н/Д. - 2001. - 74 с. В учебном пособии изложены в систематизированном виде: классифификация прогнозов, анализ временных рядов, методы выделения тренда и периодических колебаний, адаптивные, экспертные методы прогнозирования. Особое внимание уделено моделям стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификации, а также вопросам оценки адекватности и точности прогнозов. По каждому разделу...

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования

формат pdf
размер 7 МБ
добавлен 27 января 2009 г.

Методы статистического анализа временных рядов. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних. Моделирование тенденций развития. Моделирование колебательных и сезонных эффектов. Прогнозирование методом авторегрессии. Моделирование динамики в среде Spss.

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике

формат pdf
размер 824.95 КБ
добавлен 24 января 2010 г.

М. МЭСИ, 2001. - 50 с. В данном учебном пособии в систематизированном виде изложены статистические методы анализа одномерных временных рядов и прогнозирования. Для изучения выбраны наиболее часто применяемые в экономической практике методы. Большое внимание уделяется анализу полученных результатов.

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике

формат pdf
размер 541.6 КБ
добавлен 04 октября 2009 г.

М. , 2004. - 60 с. Учебное пособие Введение Классификация экономических прогнозов. Требования, предъявляемые к временным рядам, и их компонентный состав Основные показатели динамики экономических явлений. Использование скользящих средних для сглаживания временных рядов Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей Использование адаптивных методов в экономическом а...

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

формат pdf
размер 1.11 МБ
добавлен 21 июня 2010 г.

Учебное пособие, практикум, тесты, программа курса / Дуброва Т. А.; руководство по изучению дисциплины / Дуброва Т. А., Архипова М. Ю. МГЭСИ — М. , 2004. — 136 с. PDF-формат 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...

Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование

формат djvu
размер 3.1 МБ
добавлен 23 января 2011 г.

М.: Статистика, 1973. - 104 с. В книге излагаются некоторые методы анализа и прогнозирования временных рядов, такие, например, как экспоненциальное сглаживание, гармонический анализ. Большое внимание уделяется вопросам изучения сезонности. Рассматриваются проблемы многофакторного прогнозирования экономических показателей. Приводятся примеры, взятые из различных областей экономики. Книга рассчитана на широкий круг экономистов и статистиков, а такж...

Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики

формат djvu
размер 1.3 МБ
добавлен 01 июня 2011 г.

М.: Статистика, 1980. - 102 с. Излагаются основные статистические методы выявления тенденции развития социально-экономических явлений. Рассматриваются особенности изучения взаимосвязи рядов динамики с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Исследуются методологические особенности многофакторного прогнозирования на основе рядов динамики. Построена многофакторная модель роста производительности труда. Для экономистов, статистиков, соци...

Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов

формат pdf
размер 11.97 МБ
добавлен 14 августа 2007 г.

Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 г. - 416 с: ил. Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов. Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклических колебаний, гистограмм, модели семейства ARIMA, ARCH. Приводятся примеры прогнозирования курсов акций, валют, цен на золото. Материалы пособия апробированы на занятиях в МЭ...

Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей

формат djvu
размер 5.9 МБ
добавлен 02 февраля 2010 г.

М.: Финансы и статистика, 1986. -133 с., ил. - (Б-чка иностр. книг для экономистов и статистиков). В работе английского ученого излагаются статистические методы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования временных рядов. Основным инструментом краткосрочного прогнозирования, рассмотренного в книге, является метод экспоненциального сглаживания, среднесрочного — метод криволинейных трендов. Может служить справочным пособием по теме. Часть І. Кр...

Татаренко С.И. Методы и модели анализа временных рядов: метод. указания к лаб. работам

формат pdf
размер 323.66 КБ
добавлен 24 марта 2010 г.

Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. – 32 с. – 50 экз. Изложены статистические методы анализа и прогнозирования одномерных временных рядов, наиболее часто применяемые в экономической практике, в том числе и методы развивающегося направления статистических исследований – прогнозирование временных рядов с помощью адаптивных моделей. Предназначены для студентов 3 курса всех форм обучения специальностей 08080165, 08080062. Содержание Введе...