Регрессионные модели в задачах прогнозирования объема инвестиций в основной капитал

Индексный метод изучения динамики общественного мнения Вопросы для самоконтроля Глава Интерпретация полученных данных Общие подходы к интерпретации социологических данных Процедура интерпретации данных Выявление взаимосвязи признаков Метод исключения Глава Прогнозирование социальных процессов

Объединённая модель панельных данных

Модели порождения данных Детерминированный и модельно-вероятностный подходы. В прикладной статистике есть два подхода к исходным данным — детерминированный и модельно-вероятностный. В первом из них данные рассматриваются сами по себе, без попыток связать их с какой-либо более общей ситуацией.

Нечеткая регрессионная прогнозная многофакторная модель для решения экономической прикладной задачи. Title: Fuzzy гос.рег.статьи: / Инновации.инвестиции | (22) УЭкС, 2/ Прочитано: раз.

Данные упорядочены по возрастанию объемов кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам. Даже беглый взгляд на данные позволяет заметить, что Московская область является аномальным значением — в ней обе переменные имеют значения, в разы превосходящие все остальные величины. Такие значения называются аномальными, или выбросами.

На рисунке показано расположение точек всей выборки и уравнение регрессии, построенное по ней. Наличие аномально больших значений способствует высокому значению коэффициента детерминации, поскольку для минимизации суммы квадратов отклонений уравнение регрессии обязательно должно пройти через аномальную точку. Если исключить аномальное значение и построить поле корреляции и уравнение регрессии, а также рассчитать коэффициент детерминации см.

Кейс 1 подзадача 3 В таблице представлены данные по субъектам федерации Центрального федерального округа, за исключением Москвы. Области упорядочены по возрастанию независимой переменной х — объему кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам. Исключив из выборки аномальное значение Московскую область и построив уравнение линейной зависимости, можно утверждать, что … между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал нет линейной зависимости коэффициент регрессии в полученном уравнении оказался незначимым, значит, его можно признать равным нулю при увеличении объема кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам на 1 млн руб.

Значит, можно сделать вывод, что между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал по Центральному федеральному округу нет линейной зависимости.

Задачей регрессионного анализа является?

Концепции автоматизации предметной области. Обоснование целесо-образности автоматизации предприятий: Алгоритмическое представление задачи и ее программная реализация при помощи различных инструментальных средств - пакетов приклад-ных программ. Технология использования средств для финансово-экономических расчетов:

Регулирование ктому же ограничивает и приток иностранных инвестиций, а также препятствует развитию международной торговли. Оценки коэффициентов и регрессионные статистики модели приведены в ПРИКЛАДНАЯ.

Задать вопрос юристу онлайн 7. Сущность корреляционно-регрессионного анализа Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса. В социально-экономическом прогнозировании этот метод применяют для построения условных прогнозов и прогнозов, основанных на оценке устойчивых причинно-следственных связей.

При этом значение независимой переменной х нам известно по предположению. В процессе прогнозирования оно может быть использовано нами для оценки зависимой переменной у. Поэтому она всегда сто- хастична случайна по природе. Переменные х объясняющие переменные характеризуют причину. Они поддаются регистрации, а часть из них — планированию и регулированию. По своей природе объясняющие переменные могут быть случайными и неслучайными.

Ключевое слово: «регрессионный анализ»

Возможность привлечения внешних инвестиций в проекты развития горнодобывающих предприятий в значительной мере зависит от результатов оценки и анализа их инвестиционной привлекательности. Повышение качества, достоверности и надежности принимаемых инвестиционных решений требует разработки методических подходов, основанных на использовании современных методик и методов оценки инвестиционных проектов, адаптированных к специфике горнодобывающего производства.

Специфической особенностью инвестиционных горнопромышленных проектов является зависимость эффективности их реализации от факторов природного характера. Высокая изменчивость указанных факторов обусловливает степень и характер неопределенности основных параметров модели движения денежных потоков, что свидетельствует о высокой степени риска при принятии инвестиционных решений. В настоящее время актуальной задачей является формализация процесса учета неопределенности и риска инвестиционных горнопромышленных проектов.

Это позволяет обеспечить более высокий уровень достоверности расчетных показателей коммерческой эффективности в условиях неопределенности внешней и внутренней среды их реализации.

Предложенная в работе модель финансового развития предприятия была Рассмотрите управленческие сценарии поиска внутренних инвестиций: сокращения Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.

Пример дерева-ценностей для оценки инвестиционного проекта. Анализ чувствительности проекта позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета. В качестве варьируемых исходных переменных принимают объем продаж, цену за единицу продукции, инвестиционные затраты или их составляющие, график строительства, операционные затраты или их составляющие, срок издержки платежей, уровень инфляции, процент по займам, ставку дисконта.

В качестве результирующих показателей реализации проекта могут выступать показатели эффективности. Относительный анализ чувствительности позволяет определить наиболее существенные для проекта исходные переменные, изменением которых следует управлять в первую очередь. Абсолютный анализ чувствительности позволяет определить численное отклонение результирующих показателей при изменении значений исходных переменных.

В международной практике широко используется анализ безубыточности, целью которого является нахождение объема реализации, необходимого для возмещения издержек который является простейшим способом [5]. Проведение данного анализа представляет собой моделирование реального процесса и базируется на следующих исходных предпосылках: Анализ сценариев позволяет исправить недостатки метода чувствительности и метода анализа безубыточности проекта, поскольку позволяет учесть одновременное изменение пере- , .

По сути, этот метод анализа рисков инвестиционного проекта представляет сбой развитие методики анализа чувствительности. В результате оценивается воздействие одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки, на критерии проектной эффективности.

Статистические методы

Модель траектории прекращения деятельности коммерческого банка в современных условиях функционирования банковского сектора построена на применении метода бинарной логистической множественной регрессии с использованием информационной базы по ликвидируемым коммерческим банкам с по годы. В статье раскрываются предпосылки к созданию модели, результаты ее тестирования, и даются критерии для ее наиболее эффективного использования.

Кроме того, в статье освещены перспективы дальнейшей массовой ликвидации коммерческих банков в России, и обозначены соответствующие направления совершенствования модели.

от инвестиций в основные фонды и заработной платы работников с использованием . «Прикладной регрессионный анализ» [13], модели регрессии.

А Степень деффицитности ресурсов ДА Б Интервалы изменения входной информации, прикоторой значение целевой функции увелич на единицу В Допустимые значения прирощения коэффициентов целевой функции, при которых сохр номенклатура оптимального плана Балансовые уравнения модели МОБ для отраслей-производителей описывают, что валовая продукция отрасли-производителя направляется: Сферы производства и конечного использования ДА Балансовые уравнения модели МОБ для отраслей-производителей описывают, что валовые затраты отрасли-производителя состоят: Из промежуточных затрат и валовой добавленной стоимости ДА Балансовые модели служат для 2 ответа: Определения пропорций между элементами исследуемого экономического процесса Нахождения наилучших решений конкретных экономических задач Установления взаимосвязи между экономическими показателями Близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю означает: Отсутствие линейной связи между показателями Валовая добавленная стоимость определяется по формуле: Второго квадранта ДА Вычислить верхнюю цену игры 1 3 -2 0 5 7 Ответ 5 8 -6 3 В основе математического обеспечения регрессионной модели лежит?

Возможные действия сторон, участвующих в конфликтной ситуации называются? В моделях управления запасами выделяют следующие виды затрат 2 ответа: Затраты на организацию и реализацию заказа Затраты на содержание запасов В упрощенном виде экономико-математическая модель представляет собой: Систему ограничений, целевую функцию и условия неотрицательности переменных Выберите верные утверждения по отношению к инвестиционному проекту 2 ответа: Дана матрица коэффициентов прямых затрат и вектор конечного использования.

Архив номеров

Построение и анализ эффективности инвестиционных стратегий для финансовых рынков на основе простой регрессионной модели прогнозирования нестационарных временных рядов В работе исследуется способ построения прогнозов и его использования для принятия решений на финансовых рынках. Этот способ основан на авторегрессионной модели временного ряда, известной в литературе в течение нескольких десятилетий как ряд Юла.

Ряд Юла представляет собой очень простую модель, когда завтрашнее будущее значение зависит только от сегодняшнего и вчерашнего значений. Эта модель слишком примитивна, чтобы отражать все свойства реальных временных рядов. Тем не менее, в определенной мере полезные прогнозы с ее помощью получить можно.

моделей вариационных характеристик динамики текущей стоимости ИП на С помощью методов корреляционно-регрессионного анализа можно который проводится с помощью пакета прикладных программ и определяет.

Программа курса Тема 1. Риски и основные свойства доходностей хедж-фондов Хвостовой риск ; нелинейные риски; неликвидность и автокорреляция; различные базы данных, предоставляющие сведения о доходностях хеджевых фондов Тема 2. Автокорреляция, сглаженные доходности, неликвидность Эконометрические модели сглаженных доходностей, следствия для мер производительности ; оценка профилей сглаживания; отношения Шарпа, скорректированные на сглаженные доходности; эмпирический анализ сглаживания и неликвидности Тема 3.

Оптимальная ликвидность Метрики ликвидности; инвестиционные портфели, оптимизированные с учетом ликвидности; примеры из практики эмпирика ; продвинутые модели оптимизации с мерами ликвидности Тема 4. Репликации беты хеджевых фондов Разбор примеров и литературы по проблеме; применение линейной регрессии для анализа доходностей хедж-фондов; линейные клоны; продвинутые модели Тема 5.

Новая мера активного управления инвестициями —декомпозиция; некоторые эмпирические и аналитические примеры; практическая реализация —декомпозиции; продвинутые модели Тема 6. Хедж-фонды и системный риск Измерение риска неликвидности; ликвидация хедж-фондов и влияние этого события на стастистику; модели с переключающимися режимами; управление риском как источник альфы; предпочтения риска; хедж-фонды и гипотеза эффективного рынка; регулирование хедж-фондов Тема 7.

Вычисление статистик по доходностям Гистограмма относительных частот; статистика стремления к центру — среднее, медиана, мода ; отношение прибыли к потерям; интервалы, квартили и персентили; волатильность и дисперсия; нормальность коэффициент экцесса и куртозис , односторонние меры риска — , Тема 8. Меры производительности скорректированные на количество риска Отношение Шарпа; статистическая значимость соотношения Шарпа; альфа Йенсена; отношение Трейнора; меры производительности с учетом одностороннего риска , , , Тема 9.

Регрессионные модели: 36 книг - скачать в 2, на андроид или читать онлайн

Прямые иностранные инвестиции и внутренняя инвестиционная активность 12 Августа 2 Исследования Насколько велико значение иностранных инвестиций для принимающей экономики? Насколько сильно они влияют на внутреннюю инвестиционную активность? Как можно оценить такого рода эффекты? Какие методы для этого используют? Можно ли их адаптировать к российским условиям? И какие результаты это дает?

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА. No 1 Эконометрический анализ инвестиционной активности предприятий .. При оценке коэффициентов регрессионной модели необходимо предполагать и гетероскедастичность.

Специалистам хорошо известны методы нейросетевого прогнозирования, нечёткой логики и т. Разработаны соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда доступны рядовому пользователю, а в то же время многие из этих проблем можно достаточно успешно решать, используя методы исследования операций, в частности имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ, реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространённом пакете прикладных программ . В данной статье представлен один из возможных алгоритмов построения прогноза объёма реализации для продуктов с сезонным характером продаж.

Сразу следует отметить, что перечень таких товаров гораздо шире, чем это кажется. Кроме того, цикл колебаний может существенно отличаться как в большую, так и в меньшую сторону от величины один год. И если удаётся выявить величину цикла этих колебаний, то такой временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Аддитивную модель прогнозирования можно представить в виде формулы: — прогнозируемое значение; Т — тренд; — сезонная компонента; Е — ошибка прогноза. Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Эти модели можно представить формулой: Аддитивной модели присуща практически постоянная сезонная вариация, тогда как у мультипликативной она возрастает или убывает, графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора, как это показано на рисунке 1.

Аддитивная и мультипликативные модели прогнозирования.

Инвестиции. Урок 2.4. Однофакторная линейная модель

Categories: Без рубрики

Узнай, как мусор в голове мешает человеку больше зарабатывать, и что можно предпринять, чтобы очистить свои"мозги" от него навсегда. Нажми здесь чтобы прочитать!