Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий
В данной коллективной монографии на примерах, связанных с внешнеэкономической деятельностью предприятий, рассмотрены методы прогнозирования временных рядов, кластерного, дисперсионного и регрессионного анализа. Указаны подходы к управлению различными факторами при проектировании деятельности особых экономических зон, а также описаны методы выбора зарубежного партнера и иностранного контрагента, основанные на использовании многомерного и нелинейного регрессионного анализа. Рассмотрены методы определения и учета факторов, формирующих цены на рынке многофункциональной жилой недвижимости и различные приложения эконометрических моделей для решения мезо- и макроуровневых задач управления (классификация регионов РФ по уровню благосостояния населения; рейтинг транспортных компаний, осуществляющих морские перевозки; эконометрическая модель выпуска специалистов ВПО в регионах РФ; выбор банка с наиболее выгодными условиями ипотечного кредитования; кластерная модель стран мирового сообщества по уровню развития рынков услуг связи).Для студентов высших и средних профессиональных учебных заведений, руководителей предприятий, менеджеров, государственных и банковских служащих, слушателей школ бизнеса.
Содержание
Содержание книги "Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий "
Отрывок из книги
39 Замечания. 1. Приведенный выше метод определения сезонной составляющей не имеет достаточного математического обоснования, однако широко используется в практике обработки временных рядов. Имеются несколько модификаций этого метода. В частности: тренд можно определять по уравнению регрессии; при определении сезон-ных индексов вычисляются не средние арифметические, а медианы; в некоторых случаях рекомендуется применять сглаживание к данным без сезонной составляющей и так далее. 2. Если временной ряд представлен аддитивной моделью, то метод на втором, четвертом и пятом шагах используется следующим образом. Шаг 2. После выделения тренда и циклической составляющей, вычитают эти компоненты из исходных данных: tttttSWuyε+=+−)(. Шаг 4. Сумма сезонных индексов для аддитивной модели должна быть равна нулю, поэтому корректирующий коэффициент вычисляет-ся по формуле: 44321SSSSc′+′+′+′=. Шаг 5. Вычисляют скорректированные сезонные индексы: cSSii−′=, 4,3,2,1=i. 3. Если временной ряд представлен месячными данными, то вы-числяются двенадцать сезонных индексов по той же схеме. 4. Качество той или иной модели временного ряда оценивается по остаточной компоненте, в частности, по значению ее дисперсии, не-коррелированности остатков (по критерию Дарбина – Уотсона), а также по значению ошибки прогноза. 1.4. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей Для ряда, представленного мультипликативной моделью ttttSuyε=, nt,...,2,1=, прогнозируемое значение ty~ для knt+=, вычисляется по формуле:
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий (автор )", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку