М.: Издательский дом "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. Рассматриваются аспекты задачи прогнозирования именно в сфере экономики и бизнеса.
Материал подан простым и доступным языком, с примерами и задачами. Будет очень полезна менеджерам с гуманитарным образованием. так как не перегружена серьезными математическими выкладками. Данная книга и небольшое знание Excel помогут создать хорошие модели для прогнозов.
Введение.
Введение в теорию прогнозирования.
Обзор основных статистических понятий.
Исследование наборов данных и выбор метода прогнозирования.
Методы сглаживания и скользящие средние.
Временные ряды и их компоненты.
Простая линейная регрессия.
Многомерный регрессионный анализ.
Регрессионный анализ временных рядов.
Метод Бокса-Дженкинса (ARIMA).
Элементы субъективной оценки в прогнозировании.
Управление процессом прогнозирования.
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. Рассматриваются аспекты задачи прогнозирования именно в сфере экономики и бизнеса.
Материал подан простым и доступным языком, с примерами и задачами. Будет очень полезна менеджерам с гуманитарным образованием. так как не перегружена серьезными математическими выкладками. Данная книга и небольшое знание Excel помогут создать хорошие модели для прогнозов.
Введение.
Введение в теорию прогнозирования.
Обзор основных статистических понятий.
Исследование наборов данных и выбор метода прогнозирования.
Методы сглаживания и скользящие средние.
Временные ряды и их компоненты.
Простая линейная регрессия.
Многомерный регрессионный анализ.
Регрессионный анализ временных рядов.
Метод Бокса-Дженкинса (ARIMA).
Элементы субъективной оценки в прогнозировании.
Управление процессом прогнозирования.