Прогнозирование текущих расходов аналитическим методом на предприятии
Анализ использования линейной, логарифмической, полиномиальной, экспоненциальной и степенной функций для прогнозирования текущих расходов. Особенность среднеквадратического отклонения тренда. Расчет коэффициента устойчивости уровня ряда динамики.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Предмет | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | incognito |
| Дата добавления | 08.11.2016 |
| Размер файла | 165,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Проверка графика на анормальности и наличие тренда. Определение параметров линейной регрессии. Сглаживание уровней ряда методом простой скользящей средней. Расчет среднеквадратического отклонения. Адекватность и точность параметров нелинейных регрессий.
контрольная работа [912,4 K], добавлен 26.05.2016Нахождение уравнения линейной регрессии, парного коэффициента корреляции. Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения показателей x и y. Построение точечного прогноза для случая расходов на рекламу.
контрольная работа [216,6 K], добавлен 12.05.2010Анализ изменения курса доллара и проведение аналитического выравнивания. Вычисление точечного прогресса на начало 2018 года с помощью уравнения динамического ряда. Расчет среднеквадратического отклонения от тренда для определения интервального прогноза.
задача [85,6 K], добавлен 15.04.2014Расчет параметров уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация ее коэффициента. Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю. Построение степенной модели парной регрессии. Вариация объема выпуска продукции.
контрольная работа [771,6 K], добавлен 28.04.2016Расчет выборочной средней, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации. Точечная оценка параметра распределения методом моментов. Решение системы уравнений по формулам Крамера. Определение уравнения тренда для временного ряда.
контрольная работа [130,4 K], добавлен 16.01.2015Теория и анализ временных рядов. Построение линии тренда и прогнозирование развития случайного процесса на основе временного ряда. Сглаживание временного ряда, задача выделения тренда, определение вида тенденции. Выделение тригонометрической составляющей.
курсовая работа [722,6 K], добавлен 09.07.2019Понятие о рядах динамики, их роль. Показатели анализа ряда динамики. Средние показатели по рядам динамики. Статистическое изучение сезонных колебаний. Методы анализа основной тенденции в рядах динамики. Экстраполяция тенденции как метод прогнозирования.
курсовая работа [106,6 K], добавлен 14.10.2008Выравнивание заданного динамического ряда по линейной зависимости. Определение параметров и тесноты связи меду ними. Построение графика зависимости переменной и коэффициента корреляции для линейной зависимости. Расчет критериев автокорреляции остатков.
контрольная работа [112,5 K], добавлен 13.08.2010Понятие экстрополяции. Условия и методы применения ее при прогнозировании. Способы определения величины доверительного интервала. Классификация методов и основные этапы прогнозирования, аналитическое выражение тренда. Интерпретация полученных результатов.
презентация [197,0 K], добавлен 02.05.2014Проблемы и тенденции развития гостиничного бизнеса в России. Структура номерного фонда гостиниц. Прогнозирование уровня заполняемости гостиниц в России в ближайшие несколько лет методом экстраполяции временного ряда и методом наименьших квадратов.
курсовая работа [330,6 K], добавлен 20.06.2014Основы управления грузовыми перевозками в транспортных системах. Расчет параметров уравнений степенной и показательной парной регрессии. Расчет прогнозного значения расходов на железнодорожные перевозки по линейной модели при увеличении длины дороги.
курсовая работа [93,2 K], добавлен 29.11.2014Прогнозирование, его основные подходы и виды. Текущее состояние российского кинематографа, его проблемы и тенденции. Прогнозирование числа выходящих кинофильмов в Российской Федерации методом экстраполяции временного ряда и методом наименьших квадратов.
курсовая работа [280,0 K], добавлен 20.06.2014Понятие и особенности прогнозирования. Стандартная ошибка предсказываемого среднего значения. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок. Точечное и интервальное прогнозирование, основанное на модели линейной регрессии, коэффициент ее детерминации.
контрольная работа [827,9 K], добавлен 08.01.2016Социально-экономические показатели объема услуг компьютерной связи в Украине, анализ основных тенденций развития и причинно-следственных связей. Анализ динамики временного ряда, выбор метода и построение математической модели для прогнозирования.
курсовая работа [216,1 K], добавлен 05.09.2011Проверка гипотезы на наличие тенденции. Обоснование периода упреждения прогноза. Выбор оптимальной прогнозной модели по коэффициенту детерминации. Получение точечного и интервального прогноза. Расчет параметров линейной и экспоненциальной моделей.
реферат [567,8 K], добавлен 30.09.2014Особенности расчета параметров уравнений линейной, степенной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной и экспоненциальной регрессии. Методика определения значимости уравнений регрессии. Идентификация и оценка параметров системы уравнений.
контрольная работа [200,1 K], добавлен 21.08.2010Этапы и проблемы эконометрических исследований. Параметры парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет коэффициентов автокорреляции второго порядка для временного ряда расходов на потребление.
контрольная работа [60,3 K], добавлен 05.01.2011Использование принципа дисконтирования информации в методах статистического прогнозирования. Общая формула расчета экспоненциальной средней. Определение значения параметра сглаживания. Ретроспективный прогноз и средняя квадратическая ошибка отклонений.
реферат [9,8 K], добавлен 16.12.2011Изучение метода экспоненциального сглаживания - эффективного метода прогнозирования, который дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения.
лабораторная работа [28,7 K], добавлен 15.11.2010Построение поля корреляции. Оценка данной зависимости линейной, степенной и гиперболической регрессией. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет коэффициента эластичности. Определение доверительного интервала прогноза.
контрольная работа [508,1 K], добавлен 13.11.2011
