Информационный сайт

 

Реклама
bulletinsite.net -> Книги на сайте -> Бизнесмену -> Чураков Е.П. -> "Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике" -> 1

Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике - Чураков Е.П.

Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике - Чураков Е.П.

Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике

Автор: Чураков Е.П.
Издательство: М.: Финансы и статистика
Год издания: 2004
Страницы: 240
ISBN 5-279-02745-6
Читать: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73
Скачать: matematicheskiemetodiobrabotki2004.pdf

Е.П.Чураков
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ
МЕТОДЫ
ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ЭКОНОМИКЕ
Рекомендовано
Учебно-методическим объединением по образованию в области математических методов в экономике в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 061800 “Математические методы в экономике" и другим экономическим специальностям
МОСКВА
“ФИНАНСЫ И СТАТИСТИКА”
2004
УДК 330.4(075.8)
ББК 65в6я73 4-93
РЕЦЕНЗЕНТЫ: кафедра экономической теории
Рязанской государственной радиотехнической академии; Б. А. Лагоша, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономико-математического моделирования МЭСИ
Чураков Е. П.
4-93 Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2004. - 240 с.: ил.
ISBN 5-279-02745-6
Материал пособия базируется на результатах обработки разнообразной информации, определяющей состояние экономических объектов. Большое внимание уделено различным методам оценивания регрессионных параметров. Известные алгоритмы прогнозирования стохастических рядов, основанные на моделях типа AR, МА, ARMA, ARIMA, обобщаются в форме матричновекторной модели в терминах стохастического вектора состояния, и на ее основе строится рекуррентный алгоритм прогнозирования калмановского вида.
Для студентов экономических специальностей вузов и аспирантов, выполняющих научные исследования в области математических методов.
„ 1602090000 - 238 „__ УДК 330.4(075.8)
4 010(01)-2004 ~ ББК 65в6я73
ISBN 5-279-02745-6
© Е. П. Чураков, 2004
ПРЕДИСЛОВИЕ
Управленческое решение, как правило, опирается на анализ эмпирических сведений, почерпнутых и представленных тем или иным образом и содержащих в себе информацию, необходимую для его принятия. В простейших ситуациях анализ имеющихся в распоряжении лица, принимающего решение, сведений может быть осуществлен непосредственно автором решения в соответствии с его профессиональной подготовкой, опытом, интуицией, даром предвидения и т.п. Однако сложные ситуации, в том числе характеризуемые большим объемом данных, часто противоречивых, с не всегда известной степенью взаимодействия, что характерно для большинства реальных экономических явлений и процессов, не позволяют достаточно глубоко проникнуть в их суть только средствами не вооруженного современными математиковычислительными методами человеческого разума. Новые информационные технологии, базирующиеся на последних достижениях в области вычислительных средств и мощном аппарате прикладной математики, позволяют выработать глубоко обоснованные формализованные рекомендации по принятию конкретного решения, создавая тем самым средства его поддержки.
В общем виде процедура выработки рекомендаций по принятию решения может быть сведена к следующей триаде:
1) разработке средствами математического моделирования формализованной математической модели, с помощью которой должно приниматься решение на основании содержательного су» щества проблемы и с учетом всех существенных ограничений и имеющихся эмпирических данных, создающих основу принимаемого решения;
2) выбору из арсенала средств прикладной математики метода обработки данных с использованием уже построенной их математической модели и разработкой соответствующего алгоритмического обеспечения;
3) машинной реализации разработанных алгоритмов и передача получаемых рекомендаций заинтересованным лицам.
В настоящем учебном пособии рассматриваются вопросы, частично касающиеся первого элемента этой триады и более фундаментально — второго: математических методов обработки экс-
3
периментальных данных. Пособие рассчитано прежде всего на студентов специальности 061800 «Математические методы в экономике». Поэтому предполагается, что подлежащие обработке данные имеют «экономическое происхождение». Как следствие, в пособии отражается основная проблематика задач, связанных с обработкой экономических «измерений», и излагаются наиболее характерные математические методы решения этих задач. Хотя сами по себе математические методы носят универсальный характер и применимы для обработки экспериментальных данных практически любой природы, часто их адаптация к экономическим приложениям сопровождается определенными терминологическими построениями и специфической расстановкой акцентов на приоритетах как самих методов, так и способов используемых доказательств. Это обстоятельство учитывается в пособии, что тем не менее не лишает книгу возможности быть полезной студентам других специальностей и направлений, «сопричастных» проблемам обработки экспериментальных данных.
Традиционно включаемые в пособие материалы относят к научной дисциплине, называемой эконометрикой. Лаконичное определение этой дисциплины, как отмечается в курсе эконометрики Я.Р. Мангуса, П.К. Катышева и А.А. Перецкого, дать трудно. Тем не менее, следуя курсу прикладной статистики С.А. Айвазяна и B.C. Мхитаряна, условимся под эконометрикой понимать самостоятельную экономико-математическую Научную дисциплину, позволяющую на основе экономической теории и исходных статистических данных и в соответствии с математико-статистическими методами придавать конкретное количественное содержание общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией. Традиционно математико-статистические методы эконометрики, как отмечается в указанных курсах, включают в себя:
< 1 > 2 3 4 5 6 7 .. 73 >> Следующая
Реклама
Авторские права © 2009 AdsNet. Все права защищены.
Rambler's Top100