Методы построения прогностических моделей

Краткая выдержка из текста работы (Аннотация)

1. Многомерный метод наименьших квадратов (МНК)

В многомерном статистическом анализе выборка состоит из элементов многомерного пространства. Отсюда и название этого раздела эконометрических методов. Из многих задач многомерного статистического анализа рассмотрим две - восстановления зависимости и классификации .

Предполагается, что переменная x линейно зависит от переменной , т.е.

(1)

при некоторых значениях параметров и (величина описана ниже). Это - теоретическая модель. А практически известны исходные данные - набор пар чисел , где -- значения независимой переменной (например, времени), а - значения зависимой переменной (например, индекса инфляции, курса доллара США, объема месячного производства или размера дневной выручки торговой точки). Предполагается, что переменные связаны зависимостью

(2)

где и - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а - погрешности, искажающие зависимость. Среднее арифметическое моментов времени

(3)

введено в модель для облегчения дальнейших выкладок.

Обычно оценивают параметры и линейной зависимости методом наименьших квадратов. Затем восстановленную зависимость используют для точечного и интервального прогнозирования.

Как известно, метод наименьших квадратов был разработан великим

Содержание работы

Содержание

Введение 3

1. Многомерный метод наименьших квадратов (МНК) 5

2. Модели временной зависимости. 12

3. Дисперсии МНК оценок параметров модели. Проверка статистических гипотез относительно параметров модели. 16

Заключение 24

Список литературы 25

Использованная литература

1. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах./ И.Л.Акулич - М.: Высшая Школа, 2008. - 319с.
2. Деордица Ю.С. Компьютерные технологии в экономике и менеджменте: Учеб. пособие./ Ю.С. Деордица, В.Т. Савченко - М: ВУГ, 2004. – 372 с.
3. Исследование операций в экономике: Учеб. пособие / Под ред. Н.Ш. Кремера. -М.: ЮНИТИ, 2006. – 387 с.
4. Крушевський А.В. Справочник по экономико-математическим моделям и методам./ А.В. Крушевський - М.: Техника, 2006, - 208 с.
5. Ляшенко И.Н. Линейное и нелинейное программирование. / И.Н.Ляшенко - М.: Высшая школа, 2006. - 371с.
6. Шуенкин В.А. Основы математического программирования. / В.А.Шуенкин, И.А.Жуков - М.: Микро, 2006, - 306 с.

Другие похожие работы

• Контрольная - 18 задач по высшей математике
• Курсовая - Модели целочисленного булевого программирования. Алгоритм последовательного анализа вариантов решения
• Контрольная - 7 задач по высшей математике
• Контрольная - 10 задач по высшей математике
• Контрольная - Лабораторная работа по курсу МС, СМО с ожиданием
• Курсовая - Метод Рыбакова для решения нелинейных уравнений
• Контрольная - С помощью алгоритма Хаффмана построить код Шэннона-Фано для текстового сообщения, состоящего из символов
• Контрольная - 6 задач по математической логике
• Курсовая - Задача Жуковского о полете планера
• Контрольная - Найти рациональные корни: (x^4) - (5*x^3) - (6*x^2) + (7*x) - 2.