книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Абсолютные и относительные показатели вариации. Анализ динамики товарооборота ( Курсовая работа, 58 стр. )
Абсолютные и относительные показатели в исследовании социально-экономических явлений ( Контрольная работа, 29 стр. )
АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ ( Контрольная работа, 11 стр. )
Абсолютные и относительные величины ( Реферат, 14 стр. )
Абсолютные и относительные величины в статистике ( Контрольная работа, 14 стр. )
Абсолютные, относительные, средние величины ( Контрольная работа, 10 стр. )
Активные операции коммерческих банков как объект изучения статистики ( Курсовая работа, 29 стр. )
Анализ 10% банковских счетов населения региона, выделенных в результате бесповторного собственно-случайного отбора показал следующее распределение щ-=6 ( Контрольная работа, 11 стр. )
Анализ 10% банковских счетов населения региона, выделенных в результате бесповторного собственно-случайного отбора, показал следующее распределение 6854 ( Контрольная работа, 16 стр. )
Анализ 10% банковских счетов населения региона, выделенных в результате бесповторного собственно-случайного отбора, показал следующее распределение 57696 ( Контрольная работа, 24 стр. )
Анализ влияния факторов на изменение среднесуточной производительности локомотивов 56789656 ( Курсовая работа, 40 стр. )
Анализ данных статистического наблюдения ( Курсовая работа, 32 стр. )
Анализ демографической ситуации ( Курсовая работа, 37 стр. )
Анализ деятельности предприятий отрасли на основании применения метода статистических группировок ( Контрольная работа, 7 стр. )
Анализ деятельности банков-нерезидентов в РФ ( Контрольная работа, 17 стр. )
Анализ динамики внешней торговли Франции ( Контрольная работа, 15 стр. )
Анализ динамики и структуры расходов на конечное потребление 6463в ( Курсовая работа, 40 стр. )
Анализ динамики изменения численности ЭАН ( Контрольная работа, 35 стр. )
Анализ динамики показателей уровня жизни и качества жизни ( Курсовая работа, 31 стр. )
Анализ динамики строительства жилья в Челябинской области на душу населения. Показатели динамики в базисном и цепном виде ( Курсовая работа, 55 стр. )
Анализ динамики товарооборота ООО "Светловский рыбкооп" ( Курсовая работа, 27 стр. )
Анализ динамики численности экономически активного населения по отраслям н7744 ( Курсовая работа, 44 стр. )
Анализ динамики численности населения по Российской Федерации в 1995 - 2002 годах ( Курсовая работа, 40 стр. )
Анализ дифференциации доходов населения по социальным группам. ( Контрольная работа, 20 стр. )
АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ ( Курсовая работа, 27 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»