Статистика добычи нефти
Понятие и тенденции временных рядов, процесс их прогнозирования. Аддитивная и мультипликативная сезонность. Экспоненциальное сглаживание и спектральный анализ. Анализ и прогнозирование объемов добычи нефти марки Brent, а также цен на данную продукцию.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Предмет | Экономическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Юрий |
| Дата добавления | 13.11.2015 |
| Размер файла | 989,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Построение эмпирической модели, оценивающей связи между акциями, ценой сырой нефти, курсом рубля к доллару и фондовыми индексами США и РФ. Исследование временных рядов на наличие коинтеграции. Анализ взаимного влияния котировок акций нефтяных компаний.
дипломная работа [11,1 M], добавлен 26.10.2016Трендовые экономические процессы и их анализ: итерационные методы фильтрации, метод Четверикова, Шискина—Эйзенпресса. Ряд Фурье и его использование для прогнозирования динамики с сезонными колебаниями. Аддитивная и мультипликативная модели сезонности.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.07.2012Основные задачи и принципы экстраполяционного прогнозирования, его методы и модели. Экономическое прогнозирование доходов ООО "Уфа-Аттракцион" с помощью экстраполяционных методов. Анализ особенностей применения метода экспоненциального сглаживания Хольта.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 21.02.2015Теоретические выкладки в области теории хаоса. Методы, которые используются в математике, для прогнозирования стохастических рядов. Анализ финансовых рядов и рядов Twitter, связь между сентиметными графиками и поведением временного финансового ряда.
курсовая работа [388,9 K], добавлен 01.07.2017Теория и анализ временных рядов. Построение линии тренда и прогнозирование развития случайного процесса на основе временного ряда. Сглаживание временного ряда, задача выделения тренда, определение вида тенденции. Выделение тригонометрической составляющей.
курсовая работа [722,6 K], добавлен 09.07.2019Изучение метода экспоненциального сглаживания - эффективного метода прогнозирования, который дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения.
лабораторная работа [28,7 K], добавлен 15.11.2010Структурные компоненты детерминированной составляющей. Основная цель статистического анализа временных рядов. Экстраполяционное прогнозирование экономических процессов. Выявление аномальных наблюдений, а также построение моделей временных рядов.
курсовая работа [126,0 K], добавлен 11.03.2014Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных рядов. Метод экспоненциального сглаживания. Построение регрессионной модели. Числовые характеристики переменных.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 18.06.2012Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка. Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов.
контрольная работа [37,6 K], добавлен 03.06.2009Аддитивная модель временного ряда. Мультипликативная модель временного ряда. Одномерный анализ Фурье. Регрессионная модель с переменной структурой. Сущность адаптивной сезонной модели Тейла – Вейджа. Прогнозирование естественного прироста населения.
курсовая работа [333,1 K], добавлен 19.07.2010