Видавничо-книготоргівельна компанія "Ліра-К"

Видавничо-книготоргівельна компанія "Ліра-К"

 

03179, м. Київ, вул. Прилужна 14, оф. 42
тел. 8 (044) 247-93-37, 228-81-12, факс: 450-91-96. e-mail: lira-k@ukr.net

Головна  | Видавництво  | Каталог  | Бібтехніка  | Меблі  | Студентам  | Контакти   
Завантажити:

Каталог власних видань: Каталог власних видань (Завантажити у [.xls])

Каталог "Україна": Каталог "Україна" (Завантажити у [.xls]) Каталог "Україна" (Завантажити у [.zip])

Каталог "Росія": Каталог "Росія" (Завантажити у [.xls]) Каталог "Росія" (Завантажити у [.zip])

Каталог художніх книг: Каталог художньої літератури (Завантажити у [.xls]) Каталог художньої літератури (Завантажити у [.zip])

Електронні посібники: Каталог "Електронні посібники" (Завантажити у [.xls])

Бібтехніка: Каталог "Бібтехніка" (Завантажити у [.xls])

Спеціальні пропозиції: Каталог "Спеціальні пропозиції" (Завантажити у [.xls])

Зворотній зв'язок:
Зробити замовлення

Замовити видання посібника

Загальні питання

Адміністратор сайту (WEB-майстер)
Пошук на сайті:
Банківські реквізити:
р/р 2600600640118 в АКБ “ПРАВЕКС-БАНК” Білицьке відділення м. Київ

МФО 321983, ЄДРПОУ 31720302 ІПН 317203026059, номер свідоцтва 36055184.

Свідоцтво про внесення суб'єкта видавничої справи до державного реєстру видавців, виготівників і розповсюджувачів видавничої продукції № 1156 серія ДК.
Статистика сайту:

Яндекс.Метрика 
Референдне право України, Погорілко В. Ф., Федоренко В. Л.

Кузьмичов А.І. Медведєв М.Г.

Економетрія. (З використанням засобів Excel)

Навч. посібник.— К.: Ліра-К, 2010. —Тв. Рекомендовано МонУ.

Анотація

У посібнику наведено апарат побудови економетричних моделей задач економічного прогнозування та прийняття рішень на цій основі. Економетрія як сучасний науковий напрям у вигляді класичної трійці «економіка + математика + статистика» застосовує для кількісного економічного аналізу науково-обгрунтовані засоби, що сформувалися у фундаментальних й прикладних напрямках нау-кових досліджень, зокрема, в математичній статистиці, математичній економіці та математичному програмуванні і дослідженні операцій. У наші часи ці засоби стали значно потужнішими й ефективнішими на рівні інструментів практичного застосування завдяки можливості реалізації відповідних економіко-математичних моделей на платформі ПК, зокрема, в середовищі популярного таблич-ного процесора MS Excel. Запропоновано процедури математичного та статистичного моделювання типових задач економічного прогнозування для прийняття рішень із застосуванням вбудованих в Excel аналітичних інструментів. Разом із дотриманням усталеного математико-статистичного підходу до побудови економетричних моделей, в практикумі активно й продуктивно застосовується апарат лінійної алгебри, обчислювальної математики і математичної оптимізації, що вивчався у попередніх дисциплінах, який має значно більше можливо-стей щодо побудови моделей економічних об’єктів із врахуванням певних зовнішніх умов. Саме ця властивість відрізняє цю розроб-ку від аналогічних видань, робить цей практикум оригінальним й одночасно потужним і простим для модельного дослідження ре-альних економічних процесів. Розрахований посібник, у першу чергу, на студентів з економіки та менеджменту, що вивчають дисципліну «Економетрія», яка завершує цикл фундаментальних дисциплін з економіко-математичного моделювання, може бути корисним для студентів інже-нерних спеціальностей та практичних працівників, які приймають управлінські рішення на основі побудови економетричних моде-лей.

Зміст:

Вступ.

Економетричні моделі для прийняття рішень в економіці та ійному управлінні. Глава 1. Візуалізація даних і прогнозування засобами машинної графіки. 1.1. Машинна графіка. 1.2. Ділова графіка. 131.3. Про-гнозування за допомогою діаграм. 1.4. Наукова графіка. 1.5. Функція. 1.6. Графік функції.

Глава 2. Статистичний аналіз даних вибірки. 2.1. Основні статистичні характеристики вибірки. 2.2. Описова статистика Excel. 2.3. Засоби статистичного аналізу Excel

Глава 3. Прогнозування методами кореляційно-регресійного аналізу. 3.1. Кореляція. 3.2. Засоби Excel для проведення кореляційного аналізу. 3.3. Парна кореляція. 3.4. Множинна кореляція. 3.5. Регресійні еконо-метричні моделі. 3.6. Прогнозування підбором кривої по точках. 3.7. Парна лінійна регресія. 1) Математичні функції. 2) Статистичні функції. 3) Процедура ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА. 4) Процедура РЕГРЕССИЯ пакету Анализ данных. 5) Процедура Поиск решения. 3.8. Парна нелінійна регресія. 3.9. Множинна регресія. 3.10. Множинна лінійна регресія. 3.11. Матричний метод Гаусса-Маркова. 3.12. Множинна нелінійна регресія.

Глава 4. Аналіз часових рядів. 4.1. Моделі часових рядів. 4.2. Метод ковзного середнього. 4.3. Метод простого ковзного серед-нього. 4.4. Метод зваженого ковзного середнього. 4.5. Модель оптимального підбору коефіцієнтів. 4.6. Метод експоненційного згладжування.

Глава 5. Імітаційне моделювання економіки. Метод Монте-Карло. 5.1. Генерування випадкових чисел в Excel. 5.2. Оптимальне планування інвестицій в умовах визначеності і ризику. 5.3. Випадкові числа і музика.

Глава 6. Комп’ютерний практикум. ПР-1. Формування вибірки. ПР-2. Вибірка та її статистичні параметри. ПР-3. Робота з базою даних. ПР-4. Статистичні функції для обробки даних. Коваріація. ПР-5. Статистичні функції для обробки даних. Кореляція. ПР-6. Парна кореляція. ПР-7. Апроксимація табличної функції. Метод найменших квадратів. ПР-8. Парна лінійна регресія і прогноз. СРС. Парна лінійна регресія і прогноз (ANOVA). ПР-9. Парна нелінійна регресія і прогноз. ПР-10. Ділова графіка. Задача про оптималь-ний центр. ПР-11. Табулювання аналітичної функції y=f(x). Наукова графіка. ПР-12. Емпіричний закон розподілу випадкових чисел (за даними вибірки). ПР-13. Нормальний розподіл ймовірностей: дослідження і моделювання. СРС. Наукова графіка. Графіки нор-мального розподілу випадкових величин. ПР-14. Аналіз часових рядів і прогноз. ПР-15. Множинна лінійна регресія. ПР-16. Кореля-ційний аналіз статистичних даних. ПР-17. Експертна оцінка показників. ПР-18. Дисперсійний аналіз статистичних даних. Глава 7. Теми і завдання для самостійного опрацювання (тематика НДРС).

Тема 1: Мультиколінеарність, її наслідки та методи встановлення. СРС-1. Дослідження наявності мультиколінеарності на основі алгоритму Фаррара-Глобера. Тема 2: Гетероскедастичність та її природа. СРС-2. Дослідження наявності гетероскедастичності на основі параметричного тесту Гольдфельда-Квандта. Тема 3: Автокореляція. СРС-3. Перевірки наявності автокореляції залишків за критерієм Дарбіна-Уотсона. Використана літерату-ра.