Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Экономика arrow Методы социально-экономического прогнозирования. Т.2.

Краткий курс лекций по дисциплине
«Методы социально-экономического прогнозирования. Т.2.»




СОДЕРЖАНИЕ


ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ Средняя величина Тренды и тренд-сезонные модели Модели авторегрессии Выявление сезонности МЕТОД НЕРАВНОМЕРНОГО СГЛАЖИВАНИЯ Классическая декомпозиция Общая схема оценивания прогнозных моделей z-множителями Модель простого экспоненциального сглаживания Показательный тренд Метод средних точек Модели экспоненциального сглаживания Простейшие методы Простое экспоненциальное сглаживание с дрейфом Модель адаптации к приростам Параметрические методы построения интервальных прогнозов Декомпозиция "Х-12" Пример прогнозирования с использованием моделей трендов Подход пространства состояний Выявление тенденций с помощью локальных полиномиальных регрессий (LOESS) Нестационарные процессы и приведение их к стационарному видуЭкспертная оценка Коэффициент демпфирования колебаний и границы фильтра Модель Хольта – Уинтерса и ее варианты МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ Нестационарность, методы идентификации и устранения Учет сезонности в моделях авторегрессии СЕЗОННАЯ ДЕКОМПОЗИЦИЯ И ТРЕНД-СЕЗОННЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ТЕНДЕНЦИЙ Преимущества и недостатки моделей трендов Виды сезонности Автоматизация моделей экспоненциального сглаживания Изучение структуры временны́х рядов Методы задания границ фильтра Методы задания параметра демпфирования колебаний Теория Дж. М. Кейнса и базирующиеся на ней моделиИспользование средней взвешенной первых значений ряда Метод дрейфа Изучение структуры временны́х рядов и выявление вида тенденций Сезонный Naive Имитационные динамические моделиПервое расчетное значение равно средней арифметической Моделирование сезонных колебаний с использованием фиктивных переменных Модель Хольта и ее варианты Линейный тренд Условие стационарности в моделях ARMA Декомпозиция временно́го ряда с помощью LOESS Адаптация нелинейных моделей методом неравномерного сглаживания Описание стационарного временно́го ряда авторегрессией и скользящей средней Параболический тренд Метод стохастической аппроксимации и его модификация Гиперболический тренд Простейшие модификации модели Брауна Метод Монте-Карло Простейшие методы прогнозирования Naive ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ПРОГНОЗОВ Связь между ARIMA и экспоненциальным сглаживанием Прогнозирование с использованием производственных функций Метод наименьших квадратов с дисконтированиемПервое расчетное значение равно фактическому Модели трендов Построение интервальных прогнозов на основе неравенства Чебышева Степенной трендПодбор первого значения во время поиска оптимальной а Преимущества и недостатки простейших методов прогнозирования Модель Солоу и ее развитие для задач прогнозирования Идентификация нестационарности Непараметрические и полупараметрические методы построения интервальных прогнозов Логарифмический тренд Модель экспоненциального сглаживания сезонных уровней Прогнозирование с помощью тренд-сезонных моделейПолучение стартовых значений с помощью процедуры "обратного прогноза" Выявление тенденций в ряде данных с помощью скользящих средних Стартовые значения в модели Брауна Преимущества и недостатки моделей ARIMA Определение порядка модели авторегрессии со скользящей средней
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
ПОХОЖИЕ СТАТЬИ
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Строительство
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика