Финансово-экономические дисциплины
  • формат djvu
  • размер 2.07 МБ
  • добавлен 03 февраля 2010 г.
Бусленко Н.П. Метод статистического моделирования
М.: Статистика, 1970 г. 113 с.
Книга посвящена методу статистического моделирования, реализуемому на ЭВМ. Основное внимание обращено на методы построения машинных моделей для различных сложных систем, встречающихся в народном хозяйстве, организации производства, учете, сборе и обработке экономической информации. Динамика функционирования сложных систем иллюстрируется примерами систем массового обслуживания различных типов. В связи с этим в книге излагаются методы формирования потоков однородных событий, имитации работы обслуживающих приборов с учетом множества действующих факторов, а также методы построения алгоритмов для моделирования сложных систем на ЭВМ.
Брошюра предназначена для инженеров-экономистов, экономистов и статистиков, интересующихся методами машинного моделирования.
Смотрите также

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования

  • формат pdf
  • размер 7 МБ
  • добавлен 27 января 2009 г.
Методы статистического анализа временных рядов. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних. Моделирование тенденций развития. Моделирование колебательных и сезонных эффектов. Прогнозирование методом авторегрессии. Моделирование динамики в среде Spss.

Ерина А.М. Статистическое моделирование и прогнозирование (на укр. языке)

  • формат pdf
  • размер 6.42 МБ
  • добавлен 27 мая 2009 г.
К.: КНЕУ, 2001. У пособии рассматриваются методологические принципы статистического моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений, процессов, разные модификации моделей динамики, структуры и взаимосвязей, условий адаптации их к специфике объектов моделирования. Аналитические возможности и границы применения конкретных моделей иллюстрируются на примерах, разных по социально-экономическому содержанию и информационной базой. Расчет...

Ефимов В.М., Галактионов Ю.К., Шушпанова Н.Ф. Анализ и прогноз временных рядов методом главных компонент

  • формат djvu
  • размер 3.55 МБ
  • добавлен 12 сентября 2010 г.
Новосибирск: Наука, 1988. - 71 с. В книге излагаются алгоритмы построения многомерных представлений совокупности временных рядов и отдельного временного ряда, а также обработки этих представления методами главных компонент и дискриминантного анализа. Частными случаями этих представлений являются активно исследуемые в последнее время трехмерные аттракторы динамических систем. Впервые строятся фазовые портреты для многомерного случая и раскрывается...

Контрольная работа - Статистические методы прогнозирования в экономике

Контрольная работа
  • формат xlsx
  • размер 246.32 КБ
  • добавлен 27 сентября 2010 г.
Метод восходящих-нисходящих серий. Метод, основанный на медиане. Метод Фостера-Стюарта. Сглаживание 5-ти точечной и 7-ми точечной простыми скользящими средними. Аналитическое выравнивание (линейная, параболическая показательная модель). Проверка на адекватность. Проверка моделей на точность. Точечные прогнозы. ЯФ МЭСИ, Жолудева В. В. , 19 вариант, 2009

Курсовая работа - Статистический анализ миграции населения Республики Мордовия и ее прогнозирование

Курсовая работа
  • формат doc
  • размер 531.55 КБ
  • добавлен 16 ноября 2011 г.
МГУ им. Н. П. Огарева, Саранск, Катынь А. В., 2011г. Теоретические аспекты статистического анализа миграции населения.Статистический анализ миграционных процессов в Республике Мордовия. Статистическое прогнозирование миграции населения Республики Мордовия до 2014г.

Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей

  • формат djvu
  • размер 5.9 МБ
  • добавлен 02 февраля 2010 г.
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. Кр...

Любушин А.А. Фрактальный анализ временных рядов

  • формат pdf
  • размер 355.39 КБ
  • добавлен 02 февраля 2011 г.
Учебное пособие для старших курсов геофизического факультета. - М.: РГГРУ, 2006. - 22 с. В пособии дается представление об основных понятиях и методах фрактального анализа результатов наблюдений - временных рядов. Вводятся понятия фрактальной размерности, спектра сингулярности, самоподобного сигнала, обобщенного броуновского движения, индекса Херста. Обсуждаются вопросы вычислений фрактальных характеристик временных рядов, приводятся примеры анал...

Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование

  • формат pdf
  • размер 1.29 МБ
  • добавлен 24 января 2010 г.
М. , 2001 г. , 67 с. Учебное пособие включает в себя комплексную методологию статистического анализа, моделирования и прогнозирования информации, представленной временными рядами социально-экономических явлений и процессов. В пособии нашло отражение обобщение отечественного и зарубежного опыта использования математико-статистических методов изучения и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов.

Сборник статей по анализу экономических данных методом Гусеница (SSA-анализ)

  • формат doc, pdf
  • размер 4.94 МБ
  • добавлен 01 июня 2010 г.
Сборник статей по анализу экономических данных методом "Гусеница" (SSA-анализ). 1. Н. Э. Голяндина, Д. В. Степанов. Варианты метода «гусеница»-ssa для прогноза многомерных временных рядов. В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью многомерного обобщения метода «Гусеница»-SSA. 2 Н. Э. Голяндина, К. Д. Усевич. Метод 2-D SSA-анализа для анализа двумерных полей. В данной работе рассматривается зада...

Статья - Троянская М.А. Моделирование временных рядов налоговых поступлений адаптивными методами

  • формат pdf
  • размер 2.02 МБ
  • добавлен 10 апреля 2010 г.
Оренбургский государственный университет. - Вестник ОГУ. - №8, август 2006. - С.268-274. В статье проведен анализ динамики временного ряда налогов, выявлена зависимость между средним значением результативного признака и выделенными экономическими показателями и построен прогноз поступлений в бюджет Оренбургской области, который показал невозможность применения одного и того же статистического метода для планирования поступлений различных налогов