Єріна А. М.
Є 71 Статистичне моделювання та прогнозування: Навч. посібник. — К.: КНЕУ, 2001. — 170 с.
ISBN 966–574–209–4
У навчальному посібнику розглядаються методологічні принципи статистичного моделювання та прогнозування соціально-економічних явищ і процесів, різні модифікації моделей динаміки, структури і взаємозв’язків, умови адаптації їх до специфіки об’єктів моделювання.
Аналітичні можливості та межі застосування конкретних моделей ілюструються на прикладах, різних за соціально-економічним змістом та інформаційною базою. Розрахунки виконано за технологіями статистичного аналізу та обробки даних, реалізованими в системі Statistica V.5.
Для студентів, аспірантів, викладачів, науковців і практиків — усіх, хто прагне опанувати методи поглибленого аналізу закономірностей формування масових соціально-економічних явищ і передбачення їх розвитку в умовах невизначеності.
Розділ 1. Методологічні основи статистичного
моделювання та прогнозування
1.1. Логіка прикладного статистичного моделювання
1.2. Сутність і види статистичних прогнозів
1.3. Метод експертних оцінок
1.4. Комп’ютерні технології статистичного моделювання
Завдання для самоконтролю
Розділ 2. Описування об’єкта моделювання
2.1. Формування інформаційної бази моделі
2.2. Розвідувальний аналіз даних
2.3. Багатовимірне ранжування
Завдання для самоконтролю
Розділ 3. Моделі класифікації
3.1. Однорідність і типологія
3.2. Кластерні процедури класифікації
3.3. Класифікація на основі дискримінантної функції
Завдання для самоконтролю
Розділ 4. Моделювання та прогнозування динаміки
4.1. Основні засади моделювання динаміки
4.2. Типи трендових моделей
4.3. Короткострокове прогнозування на основі ковзних середніх
4.4. Оцінювання сезонної компоненти
4.5. Модель ARIMA
4.6. Моделювання повних циклів
Завдання для самоконтролю
Розділ 5. Основи моделювання взаємозв’язків
5.1. Типи моделей взаємозв’язку
5.2. Багатофакторні індексні моделі
5.3. Класична регресія
5.4. Забезпечення адекватності регресійної моделі
Завдання для самоконтролю
Розділ 6. Розширена регресія
6.1. Регресія на змішаних факторних множинах
6.2. Адаптація регресійної моделі до неоднорідної
сукупності
6.3. Регресія на групуваннях
6.4. Модель стандартизованих групувань
Завдання для самоконтролю
Розділ 7. Багатофакторне прогнозування
7.1. Особливості моделювання взаємозв’язаних
динамічних рядів
7.2. Динамічна модель для сукупності об’єктів
7.3. Нелінійна регресія
Завдання для самоконтролю
Розділ 8. Моделювання причинних комплексів
8.1. Структура взаємозв’язків і структурна форма моделі
8.2. Рекурентна модель
Завдання для самоконтролю
Розділ 9. Модель головних компонент
9.1. Концепція методу головних компонент
9.2. Ідентифікація та вимірювання головних компонент
Завдання для самоконтролю
Література
| 
