книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Виды статистических группировок и их значение ( Контрольная работа, 14 стр. )
Виды статистических рядов ( Контрольная работа, 5 стр. )
Виды, формы и способы статистического наблюдения ( Курсовая работа, 28 стр. )
Вклад Янсона в развитие теории и практики статистики ( Курсовая работа, 35 стр. )
Вопрос 68 ( Контрольная работа, 6 стр. )
Вопросы статистики оплаты труда. ( Контрольная работа, 16 стр. )
Временные ряды. Лаги в экономических моделях. Оценка моделей с лагами в независимых переменных ( Контрольная работа, 19 стр. )
Выборка и ее распределения ( Контрольная работа, 21 стр. )
Выборный метод, способы отбора единиц в выборную совокупность 646444а ( Контрольная работа, 17 стр. )
Выборочное наблюдение в правовой статистике ( Курсовая работа, 34 стр. )
Выборочные данные обследования крупнейших банков России е53432 ( Контрольная работа, 24 стр. )
Выборочные обследования ( Контрольная работа, 25 стр. )
Выбыло рабочих с завода 65342 ( Контрольная работа, 9 стр. )
Выплаты рабочим СУ и использование рабочего времени в июле отчетного года характеризуется следующими данными пу3533 ( Контрольная работа, 4 стр. )
Выполнение операций статистического анализа ( Контрольная работа, 13 стр. )
Выполнение плана по товарообороту двумя столовыми одного из трестов общественного питания за месяц отчетного года характеризуется следующими данными е24222 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Выпуск одноименной продукции и ее себестоимость на трех предприятиях за два периода следующие 76066 ( Контрольная работа, 19 стр. )
Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней, графическое выражение 353акк ( Курсовая работа, 49 стр. )
Вычисление относительных показателей вариации ( Контрольная работа, 7 стр. )
Вычисление среднемесячных остатков товаров. Определение показателей вариации ( Контрольная работа, 6 стр. )
Вычисление эмпирического коэффициента эластичности. Определение текущих и среднегодовых остатков вкладов ( Контрольная работа, 12 стр. )
Вычислите среднюю месячную заработную плату рабочих ( Контрольная работа, 17 стр. )
Выявить закономерность и получить прогноз на объемы производства некоторых товаров с помощью эконометрических моделей ( Курсовая работа, 35 стр. )
Выявление района с самым высоким уровнем преступности и определение общего уровеня преступности по области ( Контрольная работа, 9 стр. )
Выявление резервов увеличения фонда полезного времени работников фирмы1 ( Курсовая работа, 38 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»