Дипломная работа

от 20 дней
от 9999 рублей

Заказать

Курсовая работа

от 10 дней
от 1999 рублей

Заказать

Реферат

от 3 дней
от 699 рублей

Заказать

Контрольная работа

от 3 дней
от 99 рублей
за задачу

Заказать

Диссертация

Сроки и стоимость индивидуальные

Заказать

Главная - Статистика и статистическое наблюдение - Статистические группировки как метод изучения экономики промышленности

Статистические группировки как метод изучения экономики промышленности Статистика и статистическое наблюдение. Курсовая

  • Тема: Статистические группировки как метод изучения экономики промышленности
  • Автор: Юлия
  • Тип работы: Курсовая
  • Предмет: Статистика и статистическое наблюдение
  • Страниц: 34
  • Год сдачи: 2010
  • ВУЗ, город: Москва
  • Цена(руб.): 1500 рублей

Заказать персональную работу

Выдержка

Введение
В последние годы в эконометрической литературе большое внимание уделяется исследованию рядов динамики временных показателей. Разнообразные содержательные задачи экономического анализа требуют использования статистических данных, характеризующих исследуемые экономические процессы и развернутых во времени в форме временных рядов. При этом нередко одни и те же временные ряды используются для решения разных содержательных проблем.
Далеко не всегда значения временного ряда формируются только под воздействием каких-либо факторов. Нередко бывает, что развитие того или иного процесса обусловлено его внутренними закономерностями, а отклонения от детерминированного процесса вызваны ошибками измерений или случайными флуктуациями. Особый интерес представляют процессы, находящиеся в «переходном» режиме, т.е. процессы, являющиеся по существу «стационарными», но на исследуемом промежутке времени проявляющие свойства нестационарного временного ряда, что объясняется далекими от стационарного режима начальными условиями. В ситуациях, когда временной ряд формируется под воздействием некоторого набора случайных и неслучайных факторов, анализ отдельных временных рядов, как ре-зультирующих, так и факторных, имеет огромное значение. Это необходимо для правильной идентификации моделей, которые строятся по информации об иссле-дуемых процессах (векторные авторегрессии, модели коррекции ошибок, динамические модели с распределенными запаздываниями и т.п.) [21].
При анализе временных рядов основное внимание уделяется исследованию, описанию и/или моделированию их структуры. Цель таких исследований, как правило, шире просто моделирования исследования соответствующих процессов. Построенная модель обычно используется для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза может служить полезным критерием при выборе среди нескольких альтернативных моделей. Построение хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка сезонных эффектов и сглаживание. Наконец, построенные модели могут использоваться для статистического моделирования длинных рядов наблюдений при исследовании больших систем, для которых временной ряд рассматривается как входная информация.
В связи с наличием ошибок измерения экономических показателей, наличием случайных флуктуаций, свойственных наблюдаемым системам, при исследовании временных рядов широко применяется вероятностно-статистический подход. В рамках такого подхода наблюдаемый временной ряд понимается как реализация некоторого случайного процесса. При этом неявно предполагается, что временной ряд имеет какую-то структуру, отличающую его от последовательности независимых случайных величин, так что наблюдения не являются набором совершенно независимых числовых значений. (Некоторые элементы структуры ряда иногда можно выявить уже на основании простого визуального анализа графика ряда. Это относится, например, к таким компонентам ряда, как тренд и циклы.) Обычно предполагается, что структуру ряда можно описать моделью, содержащей небольшое число параметров по сравнению с количеством наблюдений,  это практически важно при использовании модели для прогнозирования. Примерами таких моделей служат модели авторегрессии, скользящего среднего и их комбинации – модели AR(p), MA(q), ARMA(p, q), ARIMA(p, k, q).

Содержание

Содержание
Содержание 2
Введение 3
Глава 1. Основные задачи анализа временных рядов 5
Глава 2. Анализ временных рядов 11
2.1. Стационарные временные ряды и их основные характеристики 11
2.2. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания 15
2.3. Модели стационарных временных рядов и их идентификация 18
2.3.1. Модели авторегрессии порядка p (AR(p)-модели) 20
2.3.2. Модели скользящего среднего порядка q (МА(q)-модели) 25
2.3.3. Авторегрессионные модели со скользящими средними в остатках (ARMA(p, q)-модели) 28
Заключение 31
Литература 33

Литература

Литература
1. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики, М.: Инфра-Н, 2000г.
2. Елисеева И.И. Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Москва, «Финансы и статиска» 2005.
3. А.О.Крыштановский. Методы анализа временных рядов // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2000. № 2 (46). С. 44-51. [Статья]
4. Шмойлова Р. А. Теория статистики, М.: Финансы и статистика, 1996г.
5. Теория статистики. Учебник./Под ред. Шмойлова Р. А. 3-е изд., перераб.-М.: Финансы и статистика, 2002
6. Гусаров В.М. Теория статистики. – М.: Аудит, 2001. – 248 с.
7. Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е., Рабинович П.М., Рябушкин Т.В. Общая теория статистики. – М.: Статистика, 2001. – 423 с.
8. Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов (Под ред. В.М. Симчеры). ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 2001. – 259 с.
9. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие для Вузов / Под. ред. Т.Г. Морозовой, А.В. Пикулькина. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 1999.
10. Черныш Е.А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. – М.: ПРИОР, 1999.
11. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. (1998) Прикладная статистика и основы эконометрии. – М.: ЮНИТИ, 1998.
12. Бокс Дж., Дженкинс Г. (1974) Анализ временных рядов. Прогноз и управление.  М.: Мир, 1974.  Вып. 1, 2.
13. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. (1965) Таблицы математической статистики.  М.: Наука, 1965.
14. Дженкинс Г., Ватс Д. (1971, 1972) Спектральный анализ и его применения.  М.: Мир, 1971, 1972.  Вып. 1,2.
15. Джонстон Дж. (1980) Эконометрические методы.  М.: Статистика, 1980.
16. Ллойд Э., Ледерман У. (1990) (ред.) Справочник по прикладной статистике.  М.: Финансы и статистика, 1990.  Том 2.
17. Осуга М. (1989) Обработка знаний.  М.: Мир, 1989.
18. Развитие российского финансового рынка и новые инструменты привлечения инвестиций. – М., 1998.
19. Экономика переходного периода. Очерки экономической политики посткоммунистической России 1991 – 1997. – М., 1998.
20. А. М. Трофимов. Ускорение темпов роста ВВП и роль государства в экономике (к дискуссии об уровне участия государства в экономике в журнале «Вопросы экономики» 2002-2003 гг.)
21. С. Дробышевский, В. Носко, Р. Энтов. А. Юдин. Институт экономики переходного периода. Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей

Форма заказа

Заполните, пожалуйста, форму заказа, чтобы менеджер смог оценить вашу работу и сообщил вам цену и сроки. Все ваши контактные данные будут использованы только для связи с вами, и не будут переданы третьим лицам.

Тип работы *
Предмет *
Название *
Дата Сдачи *
Количество Листов*
уточните задание
Ваши Пожелания
Загрузить Файлы

загрузить еще одно дополнение
Страна
Город
Ваше имя *
Эл. Почта *
Телефон *
  

Название Тип Год сдачи Страниц Цена
Таможенная статистика как одна из функций таможенных органов Курсовая 2009 33 1290
Методы построения многомерных группировок Курсовая 2010 29 1500
Метод моментного наблюдения Курсовая 2010 28 1500
Абсолютные и относительные статистические величины Курсовая 2010 25 1500
Расчет и анализ производительности труда на предпрятиях на нефтяной и газовой промышленностях Курсовая 2010 30 1500
Метод случайной и механической выборки в изучении социально-экономических явлений Курсовая 2010 31 1500
Методология и методика группировки материалов статистического наблюдения Курсовая 2010 23 1500
Социально -экономическая статистика Курсовая 2010 63 1500
Основные этапы развития мировой отечественной статистики как науки,организация статистики Курсовая 2011 32 1350
Оплата труда на предприятии Курсовая 2010 41 1350
курсовые, дипломные, контрольные на заказ скидки на курсовые, дипломные, контрольные на заказ

© 2010-2016, Все права защищены. Принимаем заказы по всей России.