Реферат: Прогнозирование и планирование важнейшие составляющие в обеспечении системы управления. Классификация оценок прогнозирования

БИЛЕТЫ

по дисциплине «Статистичекие оценки прогнозирования»


Роль и место прогнозов в экономике и управлении фирмами, учреждениями, организациями.

Прогнозирование и планирование – важнейшие составляющие в обеспечении системы управления.

Классификация оценок прогнозирования.

Методы и модели прогнозов.

Сбор и предварительная обработка данных для статистических прогнозов.

Трендовые, стохастические модели и экспертные системы в задаче прогнозирования социально-экономических явлений и процессов.

Модель линейной регрессии в задаче прогнозирования социально-экономических явлений.

Трендовый линейный анализ.

Метод наименьших квадратов в задаче оценивания параметров линейного тренда. Точность оценивания уравнения линейной регрессии.

Расчет статистических оценок прогнозирования по уравнению линейных регрессий.

Показатели адекватности уравнения регрессии эмпирическим данным. Коэффициент детерминации и его расчет.

Обоснование нелинейного трендового анализа.

Виды нелинейных аналитических выражений в трендовом анализе.

Оценивание параметров в трендовом анализе.

Непосредственный расчет параметров в трендовом анализе.

Приведение нелинейной зависимости и линейной.

Логарифмические преобразования при приведении к линейной зависимости.

Численные методы определения параметров в трендовом анализе.

Критерий отбора оптимальной нелинейной функции. Статистические оценки прогнозирования в нелинейном регрессионном анализе. Регрессионный анализ и прогнозирование в программном пакете «Стадия». Особенности использования пакета MS Excel для получения статистических оценок прогнозирования.

Понятие и виды статистических оценок прогнозирования на основе моделей случайных процессов.

Адекватность статистических данных выбранной модели.

Частные случаи - белый гауссовский шум и детерминированные сигналы.

Особенности моделей авторегрессии при анализе социально-экономических явлений и процессов.

Прогнозирование и спектральный анализ динамических рядов на основе авторегрессии.

Получение статистических оценок прогнозирования на основе АР-модели и минимума дисперсии ошибки прогнозирования.

Использование данных ретроспективных наблюдений в пределах временного интервала стационарности процесса.

Классические методы авторегрессионного анализа на основе уравнений Юла -Уокера.

Проблема стационарности данных ретроспективных наблюдений. Устранение тренда временного ряда.

Экспертные системы – информационный источник знаний и опыта ведущих специалистов.

Прогнозы, основанные на экспертных оценках.

Классификация экспертных методов для получения прогнозов.

Методы коллективной работы экспертов: комиссий, «мозговой атаки», «суда», деловой игры.

Роль новых информационных технологий в задаче прогнозирования социально-экономических явлений и процессов.