Финансово-экономические дисциплины
  • формат pdf
  • размер 11.97 МБ
  • добавлен 14 августа 2007 г.
Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов
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 МЭСИ, МИРБИС и других вузах. Для студентов, аспирантов, преподавателей экономических вузов,
менеджеров и финансовых аналитиков.

Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области статистики
в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 161700 "Статистика" и другим экономическим специальностям
Читать онлайн
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., 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...

Курсовая работа - Прогнозирование объемов покупки и продажи евро коммерческим банком

Курсовая работа
  • формат doc
  • размер 1.07 МБ
  • добавлен 20 июня 2008 г.
Теоретическая часть работы - обработка временных рядов, их моделирование. Практическая часть - построение прогнозных моделей (адаптивные, ARIMA, экспоненциальное сглаживание, конечно-разностное дифференцирование)

Курсовая работа - Статистический анализ временных рядов

Курсовая работа
  • формат doc
  • размер 9.78 МБ
  • добавлен 10 января 2010 г.
Московская государственная академия водного транспорта (Мгавт), Факультет экономики и управления,38 стр. , Статистический анализ временных рядов: Графическое представление статистической информации; Статистический анализ временных рядов: Показатели рядов динамики и методы их расчёта, Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда, Прогнозирование временных рядов; Индексный анализ временных рядов.

Лекция по временным рядам (презентация)

Статья
  • формат ppt
  • размер 2.97 МБ
  • добавлен 01 февраля 2010 г.
51 слайд. ВЗФЭИ. Эконометрика. Структура и особенности временных рядов экономических показателей. Основные этапы построения моделей экономического прогнозирования. Выявление и устранение аномальных наблюдений во временных рядах. Построение моделей кривых роста. Оценка параметров кривых роста с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Оценка качества моделей прогнозирования. Проверка адекватности и оценка точности. Построение точечных и...

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...