Вход

Инструментарий прикладной эконометрики: возможности и сфера применения

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Эссе*
Код 143541
Дата создания 2008
Страниц 7
Источников 4
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 29 марта в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
710руб.
КУПИТЬ

Содержание

нет данных

Фрагмент работы для ознакомления

Аналогичными свойствами обладают прогнозы временных рядов, являющихся стационарными относительно детерминированного тренда. Различие состоит лишь в том, что в этом случае безусловное математическое ожидание не является конечным и не зависящим от времени, а прямо зависит от характеристик детерминированного тренда и, соответственно стремится к бесконечности при увеличении горизонта прогнозирования.
Из статистических методов прогнозирования наиболее часто используется метод наименьших квадратов при небольшом числе факторов (1-5). Метод наименьших модулей и другие методы экстраполяции применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше. 
  Оценивание точности прогноза – необходимая часть процедуры квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия (при использовании параметрических моделей).
  Применяются также эвристические приемы, не основанные на какой-либо теории: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания. Адаптивные методы прогнозирования позволяют оперативно корректировать прогнозы при появлении новых точек
  Многомерная регрессия – основной на настоящий момент эконометрический аппарат прогнозирования. Подчеркнем, что нереалистическое предположение о нормальности погрешностей измерений и отклонений от линии (поверхности) регрессии использовать не обязательно. Однако для отказа от предположения нормальности необходимо опереться на иной математический аппарат, основанный на многомерной центральной предельной теореме теории вероятностей и эконометрической технологии линеаризации. Он позволяет проводить точечное и интервальное оценивание параметров, проверять значимость их отличия от 0 в непараметрической постановке, строить доверительные границы для прогноза.
  Перспективны непараметрические методы оценивания плотности вероятности и их применения для восстановления регрессионной зависимости произвольного вида. Наиболее сильные результаты в этой области получены с помощью подходов статистики нечисловых данных .
  К современным статистическим методам прогнозирования, которые можно использовать и для прогнозирования финансового состояния предприятия, относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах.
Список использованной литературы
Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 N 127-ФЗ
Орлов А.И. Менеджмент. Учебник. М.: Издательство «Изумруд», 2003. - 298 с.
Прудникова Т. Внешнее управление: финансово-экономические аспекты //Банковское дело в Москве, 2002, № 1
Турунцева М. Эконометрические методы прогнозирования социально-экономических показателей. - Научные труды №89Р: Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. - М.: ИЭПП, 2005. 195 с.

Список литературы [ всего 4]

Список использованной литературы
1.Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 N 127-ФЗ
2.Орлов А.И. Менеджмент. Учебник. М.: Издательство «Изумруд», 2003. - 298 с.
3.Прудникова Т. Внешнее управление: финансово-экономические аспекты //Банковское дело в Москве, 2002, № 1
4.Турунцева М. Эконометрические методы прогнозирования социально-экономических показателей. - Научные труды №89Р: Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. - М.: ИЭПП, 2005. 195 с.
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.0043
© Рефератбанк, 2002 - 2024