На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Работа № 93972


Наименование:


Контрольная Методы прогнозирования на основе анализа временных рядов: мультивариантный анализ временных рядов, автокорреляционный анализ, экспоненциальное сглаживание и метод прогноза Бокса и Дженкинса

Информация:

Тип работы: Контрольная. Добавлен: 18.1.2016. Сдан: 2015. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание
Введение 3
Глава 1. Прогнозирование как система научно обоснованных
представлений о возможных состояниях объекта в будущем
1.1. Сущность и принципы прогнозирования 5
1.2. Особенности прогнозирования на основе анализа временных рядов 6
Глава 2. Основные методы прогнозирования на основе
анализа временных рядов
2.1. Мультивариантный анализ временных рядов 9
2.2. Автокорреляционный анализ 10
2.3. Экспоненциональное сглаживание (EXPO) 12
2.4. Методы Бокса-Дженкинса (ARIMA) 14
Заключение 17
Список использованной литературы 19




Введение

Прогнозирование является методом научного исследования, который направлен на достижение основной цели - предусмотреть возможные варианты тех процессов и явлений, которые происходят в мировой экономике и определить их влияние на экономику страны. Процесс прогнозирования актуален в настоящее время и широко используется в экономике.
До недавнего времени (середины 80-х годов прошлого века) существовало несколько общепризнанных методов прогнозирования временных рядов:
- Эконометрические;
- Регрессионные;
- Методы Бокса-Дженкинса (ARIMA, ARMA).
Однако, начиная с конца 80-х годов, в научной литературе был опубликован ряд статей по нейросетевой тематике, в которых был приведен эффективный алгоритм обучения нейронных сетей и доказана возможность их использования для самого широкого круга задач.
Эти статьи возродили интерес к нейросетям в научном сообществе и последние очень скоро стали широко использоваться при исследованиях в самых разных областях науки от экспериментальной физики и химии до экономики.
Кстати, некоторые сотрудники компании "Нейропроект" начали заниматься нейронными сетями именно в то время, используя их для обработки результатов физических экспериментов.
Отчасти из-за относительной сложности и недетерминированности нейронных сетей и генетических алгоритмов, эти технологии не сразу вышли за рамки чисто научного применения. Тем не менее, с течением времени уровень доверия к новым технологиям повышался и со стороны бизнеса. С начала 90-х годов начали регулярно появляться сообщения об установках нейросетевых систем в разных компаниях, банках, корпоративных институтах. Причем сфера использования новых технологий была очень многогранной - оценка рисков, контроль технологических процессов, управлние роботами и многое другое.
Одним из самых успешных приложений нейронных сетей было прогнозирование временных рядов. Причем самым массовым было:
- прогнозирование на финансовых рынках;
- прогнозирование продаж.
В настоящее время можно с уверенностью сказать, что использование нейронных сетей при прогнозировании дает ощутимое преимущество по сравнению с более простыми статистическими методами.
Работа состоит из введения, двух глав, разделенных на подпункты, заключения и списка использованной литературы.


ГЛАВА 1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАК МИСТЕМА НАУЧНО ОБОСНОВАННЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ О ВОЗМОЖНЫХ СОСТОЯНИЯХ ОБЪЕКТА В БУДУЩЕМ
1.1. Сущность и принципы прогнозирования
Прогноз (от гр. prognosis - предвидение) - это попытка определить состояние какого-либо явления или процесса в будущем. Процесс составления (разработки) прогноза называют прогнозированием. Прогнозирование развития (состояния) предприятия или организации - это научное обоснование возможных количественных и качественных изменений его (ее) состояния (уровня развития в целом, отдельных направлений деятельности) в будущем, а также альтернативных способов и сроков достижения ожидаемого состояния.
Современный этап социально-экономического развития страны выдвигает на первый план задачу оценки состояния и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих, организационно - правовых и производственно - хозяйственных решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования и взаимодействия как в границах внутренней, так и внешней среды.
В этой связи возрастает роль методологии статистического оценивания состояния, основных тенденций и перспектив развития субъектов рыночных отношений - организационно- правовых структур вне зависимости от отраслевой принадлежности, форм собственности и внутренней структурной градации. Возрастает р........

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

4. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2013. - 416 с.
5. Федосеев В.В. Экономикматематические модели и прогнозирование рынка труда. Учебное пособие. М.: Вузовский учебник, 2011. - 144 с.
6. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально экономических процессов. Статистические методы и модели.Учебное пособие. М.: Маркет ДС, 2010. - 192 с.
Степочкина Е.А. Планирование и прогнозирование в условиях рынка. Учебное пособие. М.: Директ-Медиа, 2014. - 236с.
Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. Учебное пособие.М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2011 г. - 67с.
Бокс ДЖ., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Пер. с англ. М.: Мир, 1974.-604с.
Научная библиотека КиберЛенинка: article/n/prognozirovanie-vremennyh-ryadov-metodami-farmera-sidorovicha-i-boksa-dzhenkinsa#ixzz3o2u1cjjR < article/n/prognozirovanie-vremennyh-ryadov-metodami-farmera-sidorovicha-i-boksa-dzhenkinsa>



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы

* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.