Метод экстраполяции тренда реферат

Posted on by Януарий

После этого можно продолжить эту линию и получить прогноз. Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов. Функции и методы прогнозирования. Исследование организации работы эксперта, формирования анкет и таблиц экспертных оценок.

Всего: В т.

Метод экстраполяции тренда реферат 7099

Абсолютный прирост, млрд руб. Страницы: 1 2. Похожие рефераты:. Классификация временных рядов Понятие и значение временного ряда в статистике, его структура и основные элементы, значение.

Классификация и разновидности временных рядов, особенности сферы их применения, отличительные характеристики и порядок определения в них динамики, стадии, ряды. Ряды динамки Ряды динамки: тренд, методы выравнивания рядов динамики.

Метод экстраполяции тренда реферат 5604439

Приведение рядов динамики в сопоставимый вид. Разно великие интервалы времени, изменение даты, методологии или расчета показателя, единицы измерения.

Для характеристики близости тренда к аппроксимируемому динамическому ряду применяют несколько формальных критериев: сумма квадратов отклонений значений тренда от фактических значений, значение коэффициента детерминации и т. Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода.

Длительность интервала времени между уровнями. Динамика объема платных услуг, предоставляемых населению Динамика объема платных услуг населения. Первичный анализ исходных данных, расчет показателей их динамики. Средние показатели динамики. Анализ трендадинамического, сезонных колебаний динамического рядов. Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование.

Прогнозирование на основе рядов динамики Методические рекомендации и задания по установлению общей тенденции развития явления во времени и по определению прогнозных значений ряда динамики на основе выявленного тренда.

Метод экстраполяции тренда реферат 8202588

Составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений. Методы изучения сезонности Сезонные колебания - периодические колебания. Метод простой средней. Метод относительных чисел. Анализ сезонности методом У. Анализ сезонности в рядах динамики после определения и исключения общей тенденции развития в. Анализ динамики импорта и экспорта США Анализ динамических рядов и выбор исходных данных.

Графическое представление динамического ряда, расчет показателей изменения уровней динамических рядов и средних показателей. Периодизация динамических рядов и анализ основной тенденции динамики ряда. Методика построения уравнения регрессии и корреляции Методика построения графика зависимости между величиной капитала и чистыми активами банков, определение уравнения регрессии зависимости чистых активов и капитала коммерческих банков.

Вычисление показателей тесноты связи между изучаемыми признаками. Роль прогнозирования в экономическом анализе Роль прогнозирования в управлении предприятием.

Прогнозирование первичных и вторичных показателей. Выбор метода прогнозирования. Методы метод экстраполяции тренда реферат трендов - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Методы экстраполяции трендов" Фонетико-фонематическое недоразвитие речи у детей.

Доклад А.С. Богатина (Применение метода экстраполяции...)

Внешнеторговые расчёты. Формы безналичных расчётов.

Сколько стоит написать твою работу?

Методы экстраполяции относятся к формализованным методам. Методы экстраполяции являются наиболее распространенными и проработанными.

Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов. Динамический ряд - это множество наблюдений, полученных последовательно во времени. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы.

Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов. Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик.

При экстраполяции метод экстраполяции тренда реферат помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом. Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании.

Методы экстраполяции

Преимущество данного метода состоит в том, метод экстраполяции он прост в применении и не требует обширной информационной базы. Метод подбора функций - выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Задача выбора функции заключается в подборе по фактическим данным формы зависимости линии так, чтобы отклонения данных исходного ряда, от соответствующих расчетных, находящихся на линии, были наименьшими.

После этого можно продолжить эту линию и получить прогноз. Метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом - позволяет построить такое описание процесса динамического рядапри котором более поздним наблюдениям придаются большие "веса" по сравнению с более ранними, причем "веса" наблюдений убывают по экспоненте.

В результате создается возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Скорость старения данных характеризует параметр сглаживания. Чем больше а, тем больше вклад последних наблюдений в формирование тренда, а влияние начальных условий быстро убывает.

Значение а в общем случае должно зависеть от срока прогнозирования: чем меньше срок, тем большим должно быть значение параметра. Метод реферат сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, тренда позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Для этого берут центрированную скользящую среднюю за определенный период и умножают на скорректированный индекс сезонных колебаний.

Для метод экстраполяции тренда реферат мы должны взять центрированную скользящую среднюю за 1 квартал года и умножить на скорректированный индекс сезонных колебаний за 1 квартал 0,97 :. При экспоненциальном сглаживании в равенство вводится постоянный коэффициент сглаживанияпридающий больший вес последним данным. Уравнение прогноза, учитывающее экспоненциальное сглаживание, записывается в виде:.

Y n -1 - фактический объем прогнозируемого показателя в текущем году. Коэффициент находится в интервале от 0 до 1.

Метод экстраполяции тренда реферат 5542

Чувствительность к происходящим изменениям повышается с экстраполяции тренда коэффициента сглаживания и уменьшением числа рассматриваемых периодов N. Поэтому, если нас не устраивает найденное количество периодов N, то мы легко можем найти значениекоторое нас устроит. Файловый архив студентов. Логин: Пароль: Забыли пароль? Email: Логин: Пароль: Принимаю пользовательское соглашение.

FAQ Обратная связь Вопросы и предложения. Добавил: Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите. Скачиваний: Суть МНК состоит в отыскании параметров модели, минимизирующих отклонения расчетных реферат от соответствующих значений эмпирического ряда, то есть искомые параметры должны удовлетворять условию, где п — число наблюдений в эмпирическом ряду. Расчет значений параметров зависимости осуществляется путем решения системы нормальных уравнений, получаемой дифференцированием функции S по а метод Ь.

8. Методы экстраполяции

Метод наименьших квадратов применим и для расчета параметров нелинейных зависимостей. Для формирования системы нормальных уравнений эти зависимости необходимо свести к линейному виду путем преобразования введения новых переменных.

Африканская чума свиней доклад32 %
Доклад на тему нормы морали41 %
Краткий реферат на тему волейбол по физкультуре86 %
Язык как орудие мышления реферат3 %
Организация североатлантического договора реферат56 %

Выбор модели осуществляется с помощью специально разработанных программ. Есть программы, предусматривающие возможность моделирования экономических рядов по 16 функциям: линейной, гиперболической различных типов, экспоненциальной, степенной, логарифмической и др.

Каждая из них может иметь свою специфическую область применения при прогнозировании экономических явлений. Параметр а коэффициент регрессии показывает скорость изменения прогнозируемого у при изменении х. Гиперболы хорошо описывают процессы, характеризующиеся насыщением, когда существует фактор, сдерживающий изменение прогнозируемого показателя.

Из совокупности функций выбирается та, которой соответствует минимальное значение S и максимальное значение Л.

Классификация методов прогнозирования: социосинергетика, "коллективная генерация идей". Для того, чтобы составить прогноз объема ВНП по кварталам на год, надо прогнозное значение ВНП за данный год разделить на 4 количество кварталов и умножить на соответствующий квартальный индекс. Метод экономического районирования. Методы экстраполяции Э кстраполяция представляет метод прогнозирования, заключающийся в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития процессов и явлений и переносе их на будущее.

Прогноз предполагает продление тенденции прошлого, выражаемой выбранной функцией, в будущее, то есть экстраполяцию динамического ряда. Программным путем на ЭВМ определяется значение прогнозируемого показателя.

2 comments