книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Статистическое изучение макроэкономических показателей (на примере валового внутреннего продукта) ( Курсовая работа, 36 стр. )
Статистическое изучение использования рабочего времени Рабочее время ( Курсовая работа, 42 стр. )
Статистическое изучение оплаты труда на основе метода группировок ( Курсовая работа, 35 стр. )
СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ ( Контрольная работа, 4 стр. )
Статистическое исследование рождаемости в Японии в 1983-2004 годах к45333 ( Контрольная работа, 11 стр. )
Статистическое исследование взаимосвязи процента населения с огородно-деревенским образом жизни и объема производства продукции сельского хозяйства в 1999 году в регионах РФ ( Курсовая работа, 30 стр. )
Статистическое исследование ( Контрольная работа, 8 стр. )
Статистическое исследование результатов деятельности коммерческих банков на примере Алтайского отделения ОАО "Сбербанк" за 2004-2005 гг. кйц13131 ( Контрольная работа, 24 стр. )
Статистическое исследование рождаемости в Японии ( Контрольная работа, 12 стр. )
Статистическое наблюдение: формы, виды ( Реферат, 21 стр. )
Статистическое наблюдение: понятие, черты, формы, виды, алгоритм ( Контрольная работа, 28 стр. )
Статистическое наблюдение ( Реферат, 20 стр. )
Статисткиа. Вар. 1 и 4 ( Контрольная работа, 13 стр. )
Статическая группировка, ее сущность. Средние величины ( Контрольная работа, 13 стр. )
Статические (фиксированные) и гибкие бюджеты (сметы) ( Контрольная работа, 8 стр. )
Степень внедрения рассматриваемых элементов СНС -93 в России и особенности учета и оценки ее показателей в российской статистической практике 3523232 ( Курсовая работа, 30 стр. )
Степень внедрения рассматриваемых элементов СНС -93 в России и особенности учета и оценки ее показателей в российской статистической практике е235242 ( Контрольная работа, 27 стр. )
Стоимость продукции и основных производственных фондов предприятия за отчетный период, тыс. усл. руб. 8321 ( Контрольная работа, 18 стр. )
Структура активов и пассивов коммерческого банка ( Контрольная работа, 7 стр. )
Структура доходов и расходов ( Контрольная работа, 18 стр. )
Структура затрат при производстве стали в конвертерном цехе ( Курсовая работа, 14 стр. )
Структура национального богатства ( Контрольная работа, 10 стр. )
Структура таможенных органов Российской Федерации ( Курсовая работа, 62 стр. )
Структурные средние: мода и медиана, их применение ( Контрольная работа, 8 стр. )
Структурные средние: мода и медиана, порядок расчета. Графическое определение структурных средних ( Контрольная работа, 12 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»