    Сейчас на сайте: 1 посетителей (1 зарегистрированных, 0 гостей) |   426057681  574055213 |  Партнерам |  Авторам |  Покупателям |
прогнозирование стоимости ценных бумаг при помощи наиболее адекватной модели временных рядов
| дипломные работы, Экономика Объем работы: 93 стр. Год сдачи: 2005 Стоимость: 900 руб. Просмотров: 1223 | Не подходит работа? |
Оглавление
Введение
Литература
Заказать работу
РЕФЕРАТ
Дипломная работа: 96 с., 8 рис., 7 табл.,3 приложения, 23 источника.
Объект исследования – модели и динамика временных рядов.
Цель работы – прогнозирование стоимости ценных бумаг при помощи наиболее адекватной модели временных рядов.
Метод исследования – экономико-математическое моделирование.
Изучение прогностических возможностей моделей временных рядов чрезвычайно важная составляющая всего инструментария экономико-математического моделирования и прогнозирования. Временной ряд — это множество последовательных наблюдений, упорядоченных во времени по уровням состояния либо изменения некоторого изучаемого явления.
Построение моделей временных рядов и их последующий анализ позволяет выявить наиболее адекватную модель для последующего прогнозирования стоимости акций .
Результаты моделирования и разработанная информационная система представляют собой достаточно эффективный инструмент для принятия решений по инвестированию и операциям с ценными бумагами.
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, АРИМА МОДЕЛЬ, СЕЗОННАЯ КОМПОНЕНТА, ТРЕНД, МЕДИАННЫЙ КРИТЕРИЙ, АДЕКВАТНОСТЬ.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………………7
1. ПОНЯТИЯ И ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ…………………………………………………………….8
1.1 Особенности эконометрических методов прогнозирования……….…........8
1.2. Понятие временного ряда ……………………………………………..……..11
1.3 Роль и основные задачи исследования временных рядов…………………..14
1.4 Вид модели временного ряда…………………………………………………16
1.5 Выводы к разделу 1…………………………………………………………....20
2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ……………………………….21
2.1.1 Методика статистического анализа и прогнозирования временных
рядов………………………………………………………………………………...21
2.1.2. Дескриптивная статистика………………………………………………….26
2.1.3. Характеристика динамики………………………………………………….30
2.1.4...
Дипломная работа: 96 с., 8 рис., 7 табл.,3 приложения, 23 источника.
Объект исследования – модели и динамика временных рядов.
Цель работы – прогнозирование стоимости ценных бумаг при помощи наиболее адекватной модели временных рядов.
Метод исследования – экономико-математическое моделирование.
Изучение прогностических возможностей моделей временных рядов чрезвычайно важная составляющая всего инструментария экономико-математического моделирования и прогнозирования. Временной ряд — это множество последовательных наблюдений, упорядоченных во времени по уровням состояния либо изменения некоторого изучаемого явления.
Построение моделей временных рядов и их последующий анализ позволяет выявить наиболее адекватную модель для последующего прогнозирования стоимости акций .
Результаты моделирования и разработанная информационная система представляют собой достаточно эффективный инструмент для принятия решений по инвестированию и операциям с ценными бумагами.
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, АРИМА МОДЕЛЬ, СЕЗОННАЯ КОМПОНЕНТА, ТРЕНД, МЕДИАННЫЙ КРИТЕРИЙ, АДЕКВАТНОСТЬ.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………………7
1. ПОНЯТИЯ И ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ…………………………………………………………….8
1.1 Особенности эконометрических методов прогнозирования……….…........8
1.2. Понятие временного ряда ……………………………………………..……..11
1.3 Роль и основные задачи исследования временных рядов…………………..14
1.4 Вид модели временного ряда…………………………………………………16
1.5 Выводы к разделу 1…………………………………………………………....20
2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ……………………………….21
2.1.1 Методика статистического анализа и прогнозирования временных
рядов………………………………………………………………………………...21
2.1.2. Дескриптивная статистика………………………………………………….26
2.1.3. Характеристика динамики………………………………………………….30
2.1.4...
ВВЕДЕНИЕ
Анализ временных рядов представляет собой одну из наиболее важных областей в экономической теории и практике. Характерной особенностью временных рядов является то, что наблюдения за некоторым объектом производятся последовательно во времени. Например, ежедневный объем продаж какого-нибудь товара, стоимость акции предприятия, уровень инфляции, обменный курс валют - все это временные ряды.
Впервые задача анализа временных рядов была поставлена для независимой гауссовской случайной последовательности с целью обнаружения изменения математического ожидания наблюдаемой случайной величины. Затем были разработаны оптимальные и субоптимальные алгоритмы, проведены исследования их свойств, а также были описаны наиболее часто используемые методы нахождения структурных изменений при анализе деятельности экономических объектов.
Основные работы в этой сфере принадлежат Дарбину, Эвансу, Брауну, Никифорову.
1 РАЗДЕЛ
ПОНЯТИЯ И ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
1.1 Особенности эконометрических методов прогнозирования
Диапазон понятия «эконометрические методы» в исследованиях поведения социально-экономических объектов часто весьма широк и простирается от понимания под ними только лишь части набора математико - статистических средств исследования до всего, что связано с измерениями в экономике. В этой связи будем иметь в виду, что эконометрика - это прикладная область междисциплинарных исследований. Она объединяет совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории (в том числе – математической экономики), экономической статистики, экономико-статистического инструментария (методы и их программная реализация) придать конкретные количественные выражения общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией и повседневной экономической практикой. Следует отметить, что понятие «эконометрические методы анализа и прогноза» включает в себя не только...
Анализ временных рядов представляет собой одну из наиболее важных областей в экономической теории и практике. Характерной особенностью временных рядов является то, что наблюдения за некоторым объектом производятся последовательно во времени. Например, ежедневный объем продаж какого-нибудь товара, стоимость акции предприятия, уровень инфляции, обменный курс валют - все это временные ряды.
Впервые задача анализа временных рядов была поставлена для независимой гауссовской случайной последовательности с целью обнаружения изменения математического ожидания наблюдаемой случайной величины. Затем были разработаны оптимальные и субоптимальные алгоритмы, проведены исследования их свойств, а также были описаны наиболее часто используемые методы нахождения структурных изменений при анализе деятельности экономических объектов.
Основные работы в этой сфере принадлежат Дарбину, Эвансу, Брауну, Никифорову.
1 РАЗДЕЛ
ПОНЯТИЯ И ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
1.1 Особенности эконометрических методов прогнозирования
Диапазон понятия «эконометрические методы» в исследованиях поведения социально-экономических объектов часто весьма широк и простирается от понимания под ними только лишь части набора математико - статистических средств исследования до всего, что связано с измерениями в экономике. В этой связи будем иметь в виду, что эконометрика - это прикладная область междисциплинарных исследований. Она объединяет совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории (в том числе – математической экономики), экономической статистики, экономико-статистического инструментария (методы и их программная реализация) придать конкретные количественные выражения общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией и повседневной экономической практикой. Следует отметить, что понятие «эконометрические методы анализа и прогноза» включает в себя не только...
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М. - Наука. - 1983.
2. Andrews D.W.K.. Test for Parameter Instability and Structural Change With Unknown Change Point // Econometrica,. Vol. 61. No. 4. -Jul., 1993.
3. Brown R.L., Durbin J., Evans J.M.. Techniques for Testing the Constancy of Regression Relationship over Time. Jou
al of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). - Vol. 37. - No. 2. – 1975.
4. Eckstein P.. Graphical Stability Analysis of Linear Regression Relationship. Humboldt- University to Berlin Institute for Statistics and Econometrics.
5. Maddala G.S. In-Moo Kim. Unit Roots, Cointegration and Structural Change.- Cambridge University Press - 1998.
6. Westlund A.H.. On the Identification of Time for Structural Change by MOSUMSQ and CUSUMSQ Procedures. Paper presented at the Meeting of the working Group on «Statistical Analysis and Forecasting of Economic Structural Changes», September 24-26, 1986, Lodz, Poland.
7. Баканов М. И., Шеремет А. Д./ Теория экономического анализа. 4-е изд. – М.: Финансы и статистика, 1997 г.
8. Банк рефератов [Модели временных рядов] http://www.BankReferatov.ru
9. Universitat Koblenz, Landau [Introduction to Time-Series Analyses]. http://www.uni-koblenz.de/~kgt
10. Костина Н. И., Алексеев А. А. Финансовое прогнозирование в экономических системах. – М.: ЮНИТИ, 2002 г.
11. Ерина А. М. Статистическое моделирование и прогнозирование. – К.: КНЕУ, 2001 г.
12. Институт экономики переходного периода [Эконометрический анализ динамических рядов] http://www. www.iet.ru
13. Басовский Л. E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: Инфра-М, 2004 г.
14. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. – М.: Финансы и статистика, 2003 г.
15. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.:...
1. Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М. - Наука. - 1983.
2. Andrews D.W.K.. Test for Parameter Instability and Structural Change With Unknown Change Point // Econometrica,. Vol. 61. No. 4. -Jul., 1993.
3. Brown R.L., Durbin J., Evans J.M.. Techniques for Testing the Constancy of Regression Relationship over Time. Jou
al of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). - Vol. 37. - No. 2. – 1975.
4. Eckstein P.. Graphical Stability Analysis of Linear Regression Relationship. Humboldt- University to Berlin Institute for Statistics and Econometrics.
5. Maddala G.S. In-Moo Kim. Unit Roots, Cointegration and Structural Change.- Cambridge University Press - 1998.
6. Westlund A.H.. On the Identification of Time for Structural Change by MOSUMSQ and CUSUMSQ Procedures. Paper presented at the Meeting of the working Group on «Statistical Analysis and Forecasting of Economic Structural Changes», September 24-26, 1986, Lodz, Poland.
7. Баканов М. И., Шеремет А. Д./ Теория экономического анализа. 4-е изд. – М.: Финансы и статистика, 1997 г.
8. Банк рефератов [Модели временных рядов] http://www.BankReferatov.ru
9. Universitat Koblenz, Landau [Introduction to Time-Series Analyses]. http://www.uni-koblenz.de/~kgt
10. Костина Н. И., Алексеев А. А. Финансовое прогнозирование в экономических системах. – М.: ЮНИТИ, 2002 г.
11. Ерина А. М. Статистическое моделирование и прогнозирование. – К.: КНЕУ, 2001 г.
12. Институт экономики переходного периода [Эконометрический анализ динамических рядов] http://www. www.iet.ru
13. Басовский Л. E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: Инфра-М, 2004 г.
14. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. – М.: Финансы и статистика, 2003 г.
15. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.:...
После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.