Методы построения прогностических моделей.

1. Многомерный метод наименьших квадратов (МНК) В многомерном статистическом анализе выборка состоит из элементов многомерного пространства. Отсюда и название этого раздела эконометрических методов. Из многих задач многомерного статистического анализа рассмотрим две - восстановления зависимости и классификации . Предполагается, что переменная x линейно зависит от переменной , т.е. (1) при некоторых значениях параметров и (величина описана ниже). Это - теоретическая модель. А практически известны исходные данные - набор пар чисел , где -- значения независимой переменной (например, времени), а - значения зависимой переменной (например, индекса инфляции, курса доллара США, объема месячного производства или размера дневной выручки торговой точки). Предполагается, что переменные связаны зависимостью (2) где и - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а - погрешности, искажающие зависимость. Среднее арифметическое моментов времени (3) введено в модель для облегчения дальнейших выкладок. Обычно оценивают параметры и линейной зависимости методом наименьших квадратов. Затем восстановленную зависимость используют для точечного и интервального прогнозирования. Как известно, метод наименьших квадратов был разработан великим

Содержание Введение 3 1. Многомерный метод наименьших квадратов (МНК) 5 2. Модели временной зависимости. 12 3. Дисперсии МНК оценок параметров модели. Проверка статистических гипотез относительно параметров модели. 16 Заключение 24 Список литературы 25

Список литературы 1. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах./ И.Л.Акулич - М.: Высшая Школа, 2008. - 319с. 2. Деордица Ю.С. Компьютерные технологии в экономике и менеджменте: Учеб. пособие./ Ю.С. Деордица, В.Т. Савченко - М: ВУГ, 2004. – 372 с. 3. Исследование операций в экономике: Учеб. пособие / Под ред. Н.Ш. Кремера. -М.: ЮНИТИ, 2006. – 387 с. 4. Крушевський А.В. Справочник по экономико-математическим моделям и методам./ А.В. Крушевський - М.: Техника, 2006, - 208 с. 5. Ляшенко И.Н. Линейное и нелинейное программирование. / И.Н.Ляшенко - М.: Высшая школа, 2006. - 371с. 6. Шуенкин В.А. Основы математического программирования. / В.А.Шуенкин, И.А.Жуков - М.: Микро, 2006, - 306 с.