- •Содержание
- •1. Модели временных рядов
- •1. Постановочный
- •2.Модели адаптивного сглаживания. Экспоненциальное сглаживание. Теорема Брауна.
- •Экспоненциальное сглаживание.
- •Теорема Брауна.
- •Задание 1
- •Решение
- •1.1. Методом наименьших квадратов найдем оценки линейного уравнения регрессии: .
- •1.2. С помощью коэффициентов парной корреляции проанализируем тесноту линейной связи между доходностью на акцию и доходностью на фондовый индекс .
- •Задание 2
- •Решение
- •2.1. По методу наименьших квадратов находим оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели
- •2.2. Проверим статистическую значимость параметров и уравнения множественной регрессии с надёжностью 0,95.
- •2.3. Рассчитаем точечный и интервальный прогноз
- •Задание 3
- •3.1. По методу наименьших квадратов находим оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели
- •3.2. Проверим статистическую значимость параметров и уравнения множественной регрессии с надёжностью 0,95.
- •3.3. Рассчитаем точечный и интервальный прогноз
- •Задание 4
- •1. Линейную трендовую модель строим с помощью надстройки excel «Анализ данных… Регрессия»:
- •Задание 5
- •Список литературы
Список литературы
1.Джонстон Д. Эконометрические методы. М., Статистика, 1980 . 2.Эконометрика/ Н.Ш. Кремер. М.: ЮНИТИ, 2006.–311с.
2.Информатика. Базовый курс. / Под ред. С.В. Симоновича. – СПб: Питер. 2009.- 640с.
3.Кендэл М. Временные ряды. М., “Финансы и статистика”, 1981.
4.Смыслова З. А. Спец. Главы математики. Часть 1: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2009.- 96 с.
5.Смыслова З. А. Спец. Главы математики. Часть 3 : Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2009.- 80 с.
6.Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. - М.: Финансы и статистика, 1995
7.Филлипов А.Ю. Информатика: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2009.- 148 с.
8.Шевченко Н. Ю. Моделирование систем: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2009.- 88 с.
9.Эконометрика: Учебник / Под. ред. И.И. Елисеевой. -М.: Финансы и статистика, 2004.-344 с.
10.Эконометрика/ И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2002. – 344с.