Особенности применения метода наименьших квадратов для макроэкономического планирования и прогнозирования
Линейная зависимость между объемом валового регионального продукта и численностью работающих в регионе. Применение метода экспоненциального сглаживания для прогноза финансовых расходов на капитальный ремонт жилищно-коммунального хозяйства города.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 08.02.2019 |
| Размер файла | 188,1 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
Основные 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 21.02.2015Классификационные принципы методов прогнозирования: фактографические, комбинированные и экспертные. Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа данных. Практическое применение методов прогнозирования на примере метода наименьших квадратов.
курсовая работа [77,5 K], добавлен 21.07.2013Изучение 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 15.11.2010Сущность метода наименьших квадратов. Экономический смысл параметров кривой роста (линейная модель). Оценка погрешности и проверка адекватности модели. Построение точечного и интервального прогноза. Суть графического построения области допустимых решений.
контрольная работа [32,3 K], добавлен 23.04.2013Использование принципа дисконтирования информации в методах статистического прогнозирования. Общая формула расчета экспоненциальной средней. Определение значения параметра сглаживания. Ретроспективный прогноз и средняя квадратическая ошибка отклонений.
реферат [9,8 K], добавлен 16.12.2011Применение метода наименьших квадратов при оценке параметров уравнения регрессии. Зависимость случайных остатков. Предпосылка о нормальном распределении остатков. Особенности определения наличия гомо- и гетероскедастичности. Расчет основных коэффициентов.
курсовая работа [252,1 K], добавлен 26.04.2012Оценка влияния разных факторов на среднюю ожидаемую продолжительность жизни по методу наименьших квадратов. Анализ параметров линейной двухфакторной эконометрической модели с помощью метода наименьших квадратов. Графическое изображение данной зависимости.
практическая работа [79,4 K], добавлен 20.10.2015Эффективная оценка по методу наименьших квадратов. Корелляционно-регрессионный анализ в эконометрическом моделировании. Временные ряды в эконометрических исследованиях. Моделирование тенденции временного ряда. Расчет коэффициента автокорреляции.
контрольная работа [163,7 K], добавлен 19.06.2015Сущность статистического метода прогноза максимальных за день концентраций примесей в отдельных точках города. Разработка и отладка компьютерной программы на алгоритмическом языке C++. Особенности применения метода множественной линейной регрессии.
курсовая работа [857,5 K], добавлен 28.04.2011Описание задачи линейного целочисленного программирования. Общий алгоритм решения задач с помощью метода границ и ветвей, его сущность и применение для задач календарного планирования. Пример использования метода при решении задачи трех станков.
курсовая работа [728,8 K], добавлен 11.05.2011
