Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей
Файл формата
djvu
размером 5,90 МБ
Добавлен пользователем fiorina2010, дата добавления неизвестна
Описание отредактировано
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. Краткосрочное прогнозирование (методы экспоненциального сглаживания) Введение. Прогнозирование стационарных показателей. Прогнозирование нестационарных показателей – линейный рост и сезонность. Меры точности прогноза. Система автоматического контроля краткосрочного прогнозирования (метод сглаживания ошибок). Адаптивное прогнозирование. Идентификация трендов – автокорреляционный анализ. II. Методы среднесрочного прогнозирования (регрессия и криволинейное выравнивание). Линейная регрессия (выделение трендов). Криволинейное выравнивание (подбор кривых, сводящихся к линейному тренду). Выравнивание по кривым, сводящимся к модифицированной экспоненте. Система контроля среднесрочного прогнозирования методом кумулятивных сумм. Приложение. Литература. Дополнительная литература.
Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
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...
М.: Радио и связь, 1997. - 112 с. Рассмотрены методы анализа динамических (временных) рядов и построения прогнозов, в том числе методы оценки параметров моделей и диагностической проверки моделей; методы оценки ошибки прогнозов. Рассмотрены интегральные и разностные схемы, методы сглаживания и сезонные ряды. Книга рассчитана на специалистов, занимающихся задачами построения...
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,...
Монография. — М. : Мир, 1982. — 428 с. : ил. Пер. В. И. Хохлов ; ред. пер. И. Г. Журбенко. Монография по методам численного анализа временных рядов. Процедуры обработки временных рядов доведены до программ, даны распечатки стандартных подпрограмм, имеется много подробных примеров. В двух первых главах приводится обзор основных математических и статистических понятий,...
7-е изд. — М.: Вильямс, 2003. — 656 с. Лучшая книга по бизнес-прогнозированию на русском языке. Авторы подробно как теоретически, так и на реальных примерах, рассматривают все наиболее известные статистические методы прогнозирования. Большое внимание уделяется методикам Бокса-Дженкинса (ARIMA), методам основанным на сглаживании (методы Брауна, Хольта, Винтерса) и другим....
Издание 2-е, переработанное и дополненное. — М.: Статистика, 1977. — 200 с.: ил.
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...