книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Статистический анализ торговли ( Курсовая работа, 47 стр. )
Статистический метод. Его формы и виды ( Контрольная работа, 6 стр. )
Статистическое исследование розничного товарооборота и издержек обращения по магазинам г. Челябинска ( Курсовая работа, 29 стр. )
Статистическое изучение использования рабочего времени ( Курсовая работа, 38 стр. )
Статистическое изучение состояния и развития животноводства в колхозе «Парижская коммуна» ( Курсовая работа, 37 стр. )
Статистическое изучение звенности товародвижения ( Контрольная работа, 10 стр. )
Статистическое изучение основных технико - экономических показателей ( Курсовая работа, 34 стр. )
Статистическое изучение фонда заработной платы ( Курсовая работа, 34 стр. )
Статистическое изучение оплаты труда работников2 ( Курсовая работа, 30 стр. )
Статистическое изучение неформального движения в Тюмени ( Курсовая работа, 25 стр. )
Статистическое изучение состава, структуры и динамики затрат на производство строительно-монтажных работ ( Контрольная работа, 7 стр. )
Статистическое изучение национального богатства России ( Курсовая работа, 27 стр. )
Статистическое изучение состава и динамики фонда заработной платы и средней зарплаты на предприятии ( Курсовая работа, 45 стр. )
Статистическое изучение инфляции ( Реферат, 16 стр. )
Статистическое изучение оплаты труда работников ( Курсовая работа, 29 стр. )
Статистическое изучение основных фондов предприятия ( Курсовая работа, 27 стр. )
Статистическое изучение финансовых результатов деятельности предприятия (на примере прибыли и рентабельности) ( Курсовая работа, 22 стр. )
Статистическое изучение уровня затрат предприятия на производство (реализацию) продукции (услуг) ( Курсовая работа, 32 стр. )
Статистическое изучение уровня затрат на рубль товарной продукции ( Курсовая работа, 37 стр. )
Статистическое изучение социального обеспечения населения ( Контрольная работа, 15 стр. )
Статистическое изучение инфляции ( Реферат, 15 стр. )
Статистическое изучение результатов деятельности организаций (предприятий) методом группировок ( Курсовая работа, 40 стр. )
Статистическое изучение экономической коньюнктуры_5796. ( Курсовая работа, 27 стр. )
Статистическое изучение производительности труда ( Курсовая работа, 63 стр. )
Статистическое изучение взаимосвязи финансовых показателей деятельности банков ( Курсовая работа, 48 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»