Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Слуцкин Л. Курс МВА по прогнозированию в бизнесе

Слуцкин Л. Курс МВА по прогнозированию в бизнесе
М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 277 с.
Предлагаемая читателю книга — первое на русском языке систематическое изложение курса прогнозирования, соответствующее обучению по программе МВА в наиболее престижных западных школах бизнеса. Основная цель издания — научить практическому применению изучаемых моделей, в первую очередь при планировании и принятии решений в сфере бизнеса. Читатель сможет начать самостоятельно прогнозировать уже после прочтения первых двух глав книги.
В книге рассматриваются мало известные российскому читателю современные методы ex post прогнозирования, применяемые для изучения временной динамики изменения бизнес-процессов; модели альтернативного выбора, широко использующиеся в политологии, психологии и социологии; методы отбора, тестирования и мониторинга моделей.
Учебник написан в непринужденном, характерном для лекций стиле. Все необходимые понятия и результаты из теории вероятности и статистики рассматриваются по ходу изложения. В приложениях к главам приводятся доказательства теорем и вывод основных формул.
Книга рассчитана на практикующих менеджеров, студентов школ бизнеса и экономических факультетов университетов, изучающих эконометрику и прогнозирование.
Содержание
Подгонка кривыми
Основные понятия статистики
Метод нахождения кривой подгонки
Основные виды кривых подгонки
Приложение к главе 1
Вставка I. Формулы из теории вероятности
Вывод формул для коэффициентов линейного уравнения регрессии
Другие формулы, относящиеся к уравнению линейной регрессии
Корректировка модели
Введение в прогнозирование
Коэффициент детерминации
Другие способы оценки моделей
Ex post как имитация процесса прогнозирования
Приложение к главе 2
Формула разложения для дисперсии Y для линейного
Уравнения регрессии
Формулы для коэффициента детерминации
Модели сглаживания и сезонное прогнозирование
Наивная модель
Способы устранения тренда
Модели сглаживания для временных рядов, не имеющих тренда
Определение начальных значений модели
Модели сглаживания с трендом
Сезонные модели
Модель парной регрессии
Случайные величины
Основы статистического моделирования
Линейное уравнение регрессии
Прогнозирование в условиях неопределенности
Приложение к главе 4
Статистические свойства коэффициентов линейного уравнения регрессии
МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ
Основные свойства
Отбор регрессоров
Бета-представление
Мультиколлинеарностъ
Приложение 5.1
Теорема Гаусса-Маркова
Отклонение гипотезы о том, что коэффициент регрессии р= 0 при уровне значимости 5%
Приложение 5.2
Основные результаты из теории матриц. Применение матриц к модели линейной регрессии
Практика прогнозирования
Прогнозирование и планирование
Значения данных, сильно отличающиеся от смоделированных значений
Построение модели линейной регрессии
Пропущенная информация. Инструментальные переменные
Фиктивные регрессоры
Модели бинарного и множественного выбора. Применение в социальных науках
Мониторинг процесса прогнозирования
Комбинирование прогнозов, полученных с помощью различных моделей. Моделирование ошибок ex post прогнозов
Прогнозирование со стохастическим регрессором.
Приложение к главе 6
Нахождение комбинированного прогноза с минимальным стандартным отклонением ошибки прогноза
Модель линейной регрессии со стохастическим регрессором
Дисперсия ошибки, получающейся при моделировании нормальной случайной величины ее выборочным средним
Дополнение. X-12-AJUMA — программа XXI века
Выбросы
Уровневые сдвиги
Временные изменения
Скаты
Заключение. Прогнозирование без границ
Список литературы
Предметный указатель
  • Возможность скачивания данного файла заблокирована по требованию правообладателя.
  • С условиями приобретения этих материалов можно ознакомиться здесь.