книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Формирование структуры портфеля ценных бумаг на основе функции полезности инвестора. ( Контрольная работа, 11 стр. )
Функциональные зависимости ( Курсовая работа, 25 стр. )
Функциональные зависимости для временных рядов ( Курсовая работа, 22 стр. )
Характеристика методов выявления тенденции в рядах динамики ( Контрольная работа, 29 стр. )
Характеристика основных показателей статистики оплаты труда. Составление алгоритма расчета полной доходности облигации с нулевым купоном ( Контрольная работа, 12 стр. )
Характеристика основных показателей социально-демографической статистики. Составление алгоритма расчета полной доходности облигации ( Контрольная работа, 12 стр. )
Характеристики временных рядов ( Курсовая работа, 29 стр. )
Целью данной работы является анализ изменения каких-либо показателей во времени. Для этого необходимо брать значение того или иного показателя в разные промежутки времени и сравнивать их между собой. Для чего сравнивать? Хотя бы для того, что "всё п ( Контрольная работа, 7 стр. )
Численность населения трудоспособного возраста ( Контрольная работа, 12 стр. )
Численность населения города на начало отчетного года составила 300 тыс. человек, в течение года родилось 2,8 тыс. человек, умерло 3,6 тыс. человек, коэффициент механического прироста +1%. Определите, какой будет численность населения города через три го ( Контрольная работа, 19 стр. )
Экзаменационные задания по дисциплине «СТАТИСТИКА» (СИ 96). ( Контрольная работа, 7 стр. )
Экзаменационные задания по дисциплине "СТАТИСТИКА" (СИ 96) ( Контрольная работа, 10 стр. )
Эконометрика ( Контрольная работа, 13 стр. )
Эконометрика ( Контрольная работа, 12 стр. )
Эконометрика занятости и безработицы ( Контрольная работа, 13 стр. )
Эконометрика. Ответы на вопросы. ( Контрольная работа, 15 стр. )
Эконометрическое моделирование ( Контрольная работа, 10 стр. )
Экономика недвижимости ( Контрольная работа, 9 стр. )
Экономика отрасли Контрольная работа № 1 ( Контрольная работа, 8 стр. )
Экономико-статистический анализ внешней торговли Швейцарии за 2000–2007 годы ( Реферат, 19 стр. )
Экономико-статистический анализ динамики и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур ( Курсовая работа, 36 стр. )
Экономико-статистический анализ основных результатов деятельности хозяйствующего субъекта_394. ( Курсовая работа, 40 стр. )
Экономико-статистический анализ численности, половой структуры и движения населения Новгородской области 2011-100 ( Дипломная работа, 100 стр. )
Экономико-статистический анализ реализации нефтепродуктов через розничную сеть АЗС ООО "Татнефть-АЗС-Запад ( Курсовая работа, 39 стр. )
Экономико-статистический анализ численности, половой структуры и движения населения Новгородской области ( Дипломная работа, 100 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»