|
Уравнение парной регрессии ( Контрольная работа, 5 стр. ) |
|
Установление линейной регрессионной зависимости между переменными Х и У с последующей проверкой адекватности найденной зависимости ( Контрольная работа, 4 стр. ) |
|
Эконометрика ( Контрольная работа, 9 стр. ) |
|
Эконометрика ( Контрольная работа, 20 стр. ) |
|
Эконометрика ( Контрольная работа, 6 стр. ) |
|
Эконометрика ( Контрольная работа, 8 стр. ) |
|
Эконометрика (2 задания) ( Контрольная работа, 7 стр. ) |
|
Эконометрика (5 заданий) ( Контрольная работа, 13 стр. ) |
|
Эконометрика (задания) ( Контрольная работа, 15 стр. ) |
|
Эконометрика (задача) ( Контрольная работа, 13 стр. ) |
|
Эконометрика (задачи) ( Контрольная работа, 8 стр. ) |
|
Эконометрика (прил.8) 2 ( Курсовая работа, 32 стр. ) |
|
Эконометрика (прил.8) 3 ( Курсовая работа, 32 стр. ) |
|
Эконометрика - тест ( Контрольная работа, 8 стр. ) |
|
Эконометрика -- Вар 5 ( Контрольная работа, 23 стр. ) |
|
Эконометрика Вар 39 ( Контрольная работа, 21 стр. ) |
|
Эконометрика Вар 49 ( Контрольная работа, 40 стр. ) |
|
Эконометрика Вар 80 ( Контрольная работа, 22 стр. ) |
|
Эконометрика Вар 92 ( Контрольная работа, 22 стр. ) |
|
Эконометрика Вариант 10 ( Контрольная работа, 26 стр. ) |
|
Эконометрика Вариант 9 ( Контрольная работа, 27 стр. ) |
|
Эконометрика. ( Контрольная работа, 4 стр. ) |
|
Эконометрика. Вариант 39 (Задача 14) ( Контрольная работа, 7 стр. ) |
|
Эконометрика. Вариант №2. Практическое задание ( Контрольная работа, 4 стр. ) |
|
Эконометрика. Вар 45 ( Контрольная работа, 7 стр. ) |
|
|
|
Тип: Контрольная работа |
Цена: 450 р. |
Страниц: 23 |
Формат: doc |
Год: 2012 |
Купить
Содержание
|
ВВЕДЕНИЕ 2
1. Понятие адаптивных моделей, их виды 3
2. Адаптивные модели 5
2.1. Простейшая адаптивная модель 5
2.2. Адаптивная нелинейная модель 8
2.2.1. Метод адаптации 1 9
2.2.2. Метод адаптации 2 11
2.2.3. Метод адаптации 3 12
3. Тренд-сезонные модели 13
4. Примеры адаптации параметров моделей тренда 15
5. Прогноз валютного курса ЕВРО 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 23
|
Введение
|
При прогнозировании экономических или финансовых показателей ста-тистическими методами обычно выдвинется гипотеза о том, что основные взаимосвязи и тенденции сохранятся на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспек-тиве. Надежды возлагаются здесь на инерционность экономических и финан-совых систем. Между тем в большинстве случаев подвижность этих явлений возрастает, наблюдается структурная перестройка экономики, неравномер-ность развития научно-технического прогресса в различных отраслях, мгно-венной становится реакция фондовых и товарно-сырьевых рынков па теку-щую конъюнктуру, на правительственные решения, на новые социально-политические условия. Наибольшей инерционностью обладают макроэконо-мические характеристики, но и они стали весьма подвижными. Требование статистических подходов увеличения объема выборки для получения более точных оценок приходит в противоречие с требованием гомогенности (одно-родности) данных, ибо чем больше период наблюдений, тем выше вероят-ность того, что объект претерпел коренные изменения. Таким образом, необ-ходим определенный компромисс.
Одним из наиболее перспективных путей достижения такого компро-мисса является применение адаптивных методов прогнозирования. Цель адаптивных методов заключается в построении самокорректирующихся (са-монастраивающихся) рекуррентных моделей, которые способны отражать изменяющиеся во времени динамические свойства временного ряда, учиты-вать информационную ценность различных членов временной последовательности и давать достаточно точные оценки будущих членов данного ря-да. Такие модели предназначаются прежде всего для краткосрочного прогно-зирования.
Цель данного реферата состоит как обобщении теоретического материа-ла по вышеуказанной проблеме, так и практической реализации предложен-ных методов адаптивного прогнозирования.
|
Список литературы
|
1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, М.: Мир, 1974. Вып. 1.
2. Лукашин Ю.П. Адаптивная эконометрика. Нелинейные адаптивные регрессионные модели // Вопросы статистики. - 2006. - №6.
3. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов, М.: Финансы и статистика, 2003.
4. Лукашин Ю.П. Адаптивная эконометрика // Научные школы и ре-зультаты в российской статистике: Материалы Международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 30 янв.-l февр. 2006 г.). СПб.: Знание, 2006. С. 1 30-137.
5. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие. - Невинномысск, 2006. - 221 с.
|
Примечания:
|
Примечаний нет.
|
|
|