книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Закон больших чисел ( Контрольная работа, 14 стр. )
Закон больших чисел ( Контрольная работа, 18 стр. )
Закрепление теоретических и практических знаний экономико-статистических взаимосвязей производительности труда с другими показателями ( Курсовая работа, 28 стр. )
Закрепление теоретических знаний по дисциплине "Статистика". ( Контрольная работа, 27 стр. )
Закрепление теоретических знаний по дисциплине "Статистика" ( Контрольная работа, 18 стр. )
Зарождение статистики как науки ( Реферат, 16 стр. )
Зарождение статистической науки в России ( Курсовая работа, 31 стр. )
Значение двумерной случайной величины ( Контрольная работа, 3 стр. )
Значение индексов в экономическом анализе ( Контрольная работа, 25 стр. )
Из Приложения А произведена 30-процентная простая случайная бесповторная выборка н5353 ( Контрольная работа, 10 стр. )
Изменение объема структуры национального богатства России ( Курсовая работа, 34 стр. )
ИЗМЕРЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИЛЫ И ИНТЕНСИВНОСТИ КОЛЕБАНИЙ ( Контрольная работа, 17 стр. )
Измерения уровня интеллектуального развития ( Контрольная работа, 8 стр. )
Изучение аспектов организации моделирования деятельности предприятия МУСП Совхоз "Звениговский" ( Курсовая работа, 31 стр. )
Изучение земских статистических органов: их становление и развитие ( Реферат, 15 стр. )
Изучение метода группировок в статистике на примере деятельности коммерческих банков ( Контрольная работа, 25 стр. )
Изучение метода статистики рождения, смертности, численности населения ( Курсовая работа, 28 стр. )
Изучение методических погрешностей при прямых и косвенных измерениях ( Контрольная работа, 7 стр. )
Изучение некоторых инструментов статистики и их практическое применение ( Контрольная работа, 23 стр. )
Изучение нефинансовых показателей предприятий ( Курсовая работа, 23 стр. )
Изучение особенностей экономико-статистического анализа трудовых ресурсов ( Курсовая работа, 49 стр. )
Изучение показателей финансов предприятия ( Курсовая работа, 27 стр. )
Изучение предмета статистики и решение задачи ( Контрольная работа, 9 стр. )
Изучение статистических методов изучения рынка жилья в г.Москве ( Дипломная работа, 80 стр. )
Изучение теоретических основ корреляции рангов, и применение статистических методов в проведении психологических исследований на конкретных примерах 2010-36 ( Контрольная работа, 36 стр. )

Содержание

Оценивание параметров функций первого класса – экспоненциальные кривые 3

Список литературы 12

Оценивание параметров функций первого класса – экспоненциальные кривые

Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных рядов - статистических данных об интересующем нас объекте.

В основе экстраполяционных методов предположение о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем.

При этом, естественно, должны быть сделаны соответствующие поправки с учетом возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.

Экспоненциальные кривые роста предполагают, что дальнейшее развитие зависит от достигнутого уровня, например, прирост зависит от значения функции. В экономике чаще всего применяются две разновидности экспоненциальных (показательных) кривых:

- простая экспонента, которая представляется в виде функции , где а и b — положительные числа, при этом если b>1, то функция возрастает с ростом времени t, если b<1 — функция убывает.

- модифицированная экспонента имеет вид , где постоянные величины: а<0, b положительна и меньше единицы, а константа k носит название асимптоты этой функции, т.е. значения функции неограниченно приближаются (снизу) к величине k.

Для моделирования процессов, которые сначала растут медленно, затем ускоряются, а затем снова замедляют свой рост, стремясь к какому-либо пределу, используются так называемые S-образные кривые роста, среди которых выделяют кривую Гомперца и логистическую кривую.

К числу кривых достаточно адекватно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций является экспонента, т.е. функция вида:

y=a * ebt

где t - время, a и b - параметры экспоненциальной кривой.

К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и популяций, и имеющую вид:

y=L / (1+A * e-bt)

где L - верхний предел переменной y.

Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности (для страховых компаний), имеющая вид:

y=L * e-be

где k - также параметр экспоненты.

Уравнение кривой Перла имеет вид

В этом уравнении L являетс

Список литературы

1. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. М.,2001

2. Статистическое моделирование и прогнозирование под. ред. Гранборга. Москва: Финансы и статистика, 2006, – 383 с.

3. Юзбасиев М.М. Манелл А.М. Статистический анализ тенденций и колеблемости. Москва: Финансы и статистика, 2004, – 207 с.

Примечаний нет.

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»