Применение моделей кривых роста при построении бизнес-прогнозов

Введение
<br><br>В современных условиях управляющие решения должны приниматься лишь на основе тщательного анализа имеющейся информации. Например, банк или совет директоров корпорации примет решение о вложении денег в какой-то проект лишь после тщательных расчетов, связанных с прогнозами состояния рынка, с определением рентабельности вложений и с оценками возможных рисков. В противном случае могут опередить конкуренты, умеющие лучше оценивать и прогнозировать перспективы развития.
<br>Для решения подобных задач, связанных с анализом данных при наличии случайных воздействий, предназначен мощный аппарат прикладной статистики, составной частью которого являются статистические методы прогнозирования. Эти методы позволяют выявлять закономерности на фоне случайностей, делать обоснованные прогнозы и оценивать вероятность их выполнения.
<br>Таким образом, целью выполнения данной курсовой работы является изучение особенностей применения моделей кривых роста при прогнозировании развития экономических явлений.
<br>Общей цели подчиняются следующие задачи:
<br>- изучение теоретических основ прогнозирования развития с помощью моделей кривых роста;
<br>- применение на практике полученных знаний для конкретного временного ряда.

<br><br>1. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования в экономике. – М., 2003.
<br>2. Замков О.О., Толстонятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М. ДНСС. 1997.
<br>3. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.Н. Математические методы и модели в планировании. М. Экономика. 1987.
<br>4. Миксюк С.Ф., Комкова В.Н. Экономико-математические методы и модели – Мн.: БГЭУ, 2006.
<br>5. Терехов Л.Л. Экономико- математические методы. М. Статистика 1988.
<br>6. Хазанова Л. Э. Математическое моделирование в экономике: Учебное пособие – М.: Издательство БЕК, 1998.
<br>7. www.cbr.ru