- •Оглавление
- •Раздел 0. Теоретические основы математического анализа в экономике 4
- •Введение
- •Раздел 0.Теоретические основы математического анализа в экономике
- •1.1. Предвидение и его формы
- •1.2. Сущность и основные понятия
- •1.3. Роль и место математических методов в процессе принятии управленческих решений
- •1.4. Классификация прогнозов
- •1.5. Классификация методов прогнозирования
- •Трендовая модель прогнозирования
- •Задачи анализа временного ряда
- •Механическое сглаживание
- •Тестовый способ определения вида уравнения (типа) тренда
- •Анализ цикличности (сезонности)
- •1.6. Принципы прогнозирования
- •1.7. Этапы прогнозирования
- •1.8. Прогнозирование средствами матстатистики
- •Номинальная шкала
- •Ранговая шкала
- •Метрические шкалы
- •Построение графического тренда на основе канала
- •Сглаживание по нечётной базе
- •Сглаживание по четной базе
- •Взвешенное сглаживание
- •Метод экспоненциального сглаживания и его использование в прогнозировании
- •Выбор параметра сглаживания
- •Прогнозирование на основе сглаживания
- •Расчёт параметров уравнения тренда
- •Метод наименьших квадратов
- •Тренды на основе сплайн-функций
- •Критерии случайности
- •1.9. Понятие регрессии
- •Регрессионные модели
- •Отбор факторов для регрессии
- •Вид функции регрессии
- •Расчет параметров регрессии
- •Прогнозирования на основе регрессионных моделей
- •Авторегрессия
- •1.10. Производственные функции
- •Функция Кобба-Дугласа. Общая характеристика
- •1.12. Оптимизационные методы прогнозирования
- •Определение оптимального ассортимента
- •Задачи о «смесях»
- •Задачи о «раскрое»
- •Распределение ресурсов во времени. Оптимальное регулирование запасов
- •1.13. Прочие методы прогнозирования Экспертиза
- •Прогнозирование на основе групповой экспертной оценки
- •Самореализующиеся прогнозы
- •Раздел 1.Основные модели краткосрочного прогноза
- •2.1. Упрощенные модели краткосрочного прогноза
- •2.1.1. Наивная модель на основе предыдущего значения показателя
- •2.1.2. Наивная модель на основе абсолютного прироста за предыдущий интервал времени
- •2.1.3. Наивная модель на основе коэффициента роста за предыдущий интервал времени
- •2.1.4. Наивная модель на основе простого среднего значения
- •2.1.5. Наивная модель на основе среднего абсолютного прироста
- •2.1.6. Наивная модель на основе среднего коэффициента роста
- •2.2. Модель прогноза на основе простого скользящего среднего
- •2.3. Модели прогноза на основе экспоненциальных средних
- •2.3.1. Однопараметрическая модель Брауна
- •2.3.2. Двухпараметрическая модель Хольта
- •2.3.3. Трехпараметрическая модель Хольта-Уинтерса
- •2.3.4. Двухпараметрическая модель Хольта с гипотезой Тейла-Вейджа
- •2.3.5. Трехпараметрическая модель Бокса-Дженкинса
- •2.4. Модели прогнозирования стационарных временных рядов
- •2.4.1. Модели авторегрессии
- •2.4.2. Модели скользящего среднего
- •2.4.3. Модели авторегрессии - скользящего среднего
- •Идентифицирующие свойства для корреляционных и автокорреляционных функций для модификаций модели arma
- •2.5. Модель arima для прогнозирования нестационарных временных рядов
- •Раздел 2.Проблемы выбора модели прогнозирования
- •3.1. Факторы, влияющие на выбор модели прогнозирования
- •Классы проблем и соответствующие им методы прогнозирования
- •3.2. Проблема точности прогноза
- •3.3. Комбинированные модели краткосрочного прогноза
- •3.3.1. Адаптивные селективные модели
- •3.3.2. Адаптивные гибридные модели
- •3.3.3. Общие принципы построения комбинированных моделей
- •Раздел 3.Исследование точности адаптивных гибридных моделей краткосрочного прогноза
- •4.1. Описание упрощённых гибридных моделей краткосрочного прогноза
- •4.1.1. Гибридная модель на основе базового набора из упрощённых моделей
- •4.1.2. Гибридная модель на основе базового набора из моделей на основе экспоненциальных средних
- •4.1.3. Гибридная модель на основе базового набора из моделей авторегрессии и моделей скользящего среднего
- •4.3. Исходные данные для расчётов
- •Характеристика особенностей исследуемых рядов
- •4.4. Обобщение и анализ исследования точности моделей краткосрочного прогноза
- •Степень точности прогнозов по mape
- •Наиболее и наименее точные модели прогноза по mape
- •Заключение
- •Раздел 4.Список использованной литературы
- •Раздел 5.Приложение
- •Прогнозные оценки курса доллара сша
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По наивной модели на основе абсолютного прироста
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По наивной модели на основе коэффициента роста
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По модели Хольта-Уинтерса
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По модели Бокса-Дженкинса
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г.
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По модели авторегрессии второго порядка ar(2)
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По модели скользящего среднего первого порядка ma(1)
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По модели скользящего среднего второго порядка ma(2)
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По гибридной модели на основе упрощенных моделей
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По гибридной модели из моделей на основе экспоненциальных средних
- •Прогнозные оценки курса доллара сша в период с 06.04.10 г. По 28.04.10 г. По гибридной модели из моделей авторегрессии и моделей скользящего среднего
- •Значения критериев точности прогноза
- •Значения критериев точности прогноза производства компьютеров
- •Значения критериев точности прогноза производства бензина
- •Значения критериев точности прогноза продаж хлебных изделий
- •Значения критериев точности прогноза производства мяса
- •Значения критериев точности прогноза производства мороженого
- •Значения критериев точности прогноза продаж оао «Связной сПб»
- •Значения критериев точности прогноза продаж в отдельной торговой точке оао «Связной сПб»
Раздел 4.Список использованной литературы
Абчук, В.А. Прогнозирование в бизнесе, менеджменте и маркетинге: учеб. / В.А. Абчук. – СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2005. – 448 с.
Арженовский, С.В. Методы социально-экономического прогнозирования: учебное пособие / С.В. Арженовский. – М.: Дашков и К0; Ростов н/Д: Наука-Спектр, 2009. – 236 с.
Бутакова, М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: учеб. пособие / М.М. Бутакова. – М.: КНОРУС, 2008. – 168 с.
Гамбаров, Г.М. Статистическое моделирование и прогнозирование : учеб. пособие / Г.А. Гамбаров, Н.М. Журавель, Ю.Г. Королев и др.; под ред. А.Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 383 с.
Глущенко, В.В. Разработка управленческого решения. Прогнозирование – планирование. Теория проектирования экспериментов: научное изд. / В.В. Глущенко, И.И. Глущенко. – г. Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ “Крылья”, 1997. – 400 с.
Дуброва, Т.А. Статистические методы прогнозирования: учеб. пособие / Т.А. Дуброва. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 206 с.
Елисеева, И.И. Статистика: учеб / И.И. Елисеева, И.И. Егорова, С.В. Курышева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: ООО “ВИТРЭМ”, 2002. – 448 с.
Ивахненко, А.Г. Самоорганизация прогнозирующих моделей: научное изд. / А.Г. Ивахненко, Й.А. Мюллер. – Киев: Техника, 1985; Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. – 224 с.
Качала, В.В. Основы теории систем и системного анализа: учеб. Пособие / В.В. Качала. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 216 с.
Лапыгин, Ю.Н. Экономическое прогнозирование: учеб. пособие / Ю.Н. Лапыгин, В.Е. Крылов, А.П. Чернявский. – М.: Эксмо, 2009. – 256 с.
Лукашин, Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие / Ю.П. Лукашин. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.
Льюис, К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей: монография / К.Д. Льюис; пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 133 с.
Минько, А.А. Прогнозирование в бизнесе с помощью Excel. Просто как дважды два: научно-популярное издание / А.А. Минько. – М.: Эксмо, 2007. – 208 с.
Мотышина, М.С. Методы социально-экономического прогнозирования: учеб. пособие / М.С. Мотышина. – СПб.: изд-во СПбУЭФ, 1994. – 114 с.
Парсаданов, Г.А. Прогнозирование национальной экономики: учеб. / Г.А. Парсаданов, В.В. Егоров. – М.: Высш. шк., 2002. – 304 с.
Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов: в 2 т. – 2-е изд., испр. – Т.2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 432 с.
Рабочая книга по прогнозированию: справочно-информационное издание / Э.А. Араб-Оглы, И.В. Бестужев-Лада, Н.Ф. Гаврилов и др.; отв. ред. И.В. Бестужев-Лада. – М.: Мысль, 1982. – 430 с.
Слуцкин, Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе: учеб. / Л.Н. Слуцкин. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 277 с.
Сулицкий, В.Н. Методы статистического анализа в управлении: учеб. пособие / В.Н. Сулицкий. – М.: Дело, 2002. – 520 с.
Цыгичко, В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов: монография / В.Н. Цыгичко. – 3-е изд. – М.: ЛИБРОКОМ, 2009. – 240 с.
Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования: монография / Е.М. Четыркин. – 2-е изд., перераб и доп. – М.: Статистика, 1977. – 200 с.