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


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