Экономико-математические методы в прогнозировании результатов деятельности коммерческих организаций

Кракович Виктор Валерьевич

Глава

Экономико-математические методы в прогнозировании результатов деятельности коммерческих организаций

С. 265-265.

В статье приведены основные тезисы доклада на научной конференции студентов СПБГУЭФ в апреле 2012 г. Доклад был посвящен классификации экономико-математических методов и их применимости в целях прогнозирования результатов деятельности автопроизводителей в России.

Язык: русский

Полный текст (PDF, 1.57 Мб)

Ключевые слова: математическое моделирование и прогнозирование

В книге

Россия на пути в постиндустриальное общество: прогнозы и реальность: материалы студенческой научной конференции 8 декабря 2011 года - 20 апреля 2012 года.

Под науч. редакцией: Л. А. Белоусова СПб.: Издательство СПбГУЭФ, 2012.

Взаимосвязь динамики отдачи факторов производства и формирования институтов Х- и Y-экономик: теоретическое моделирование

Малков С. Ю., Кирдина С. В кн.: Феномен возрастающей отдачи в экономике и политике: сборник научных трудов. СПб.: Алетейя, 2013. С. 201-241.

Добавлено: 9 октября 2014

МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В 2 Т. Т.2 МОДЕЛИ И МЕТОДЫ. Учебник и практикум для академического бакалавриата

Светуньков С. Г. Т. 2: Модели и методы. М.: Юрайт, 2016.

В учебнике рассмотрены современные методы и модели социально-экономического прогнозирования, чаще всего используемые на практике. Существенная часть экономических решений нацелена на получение результатов в будущем, поэтому для принятия верного управленческого решения необходимо грамотное социально-экономического прогнозирование, невозможное без знания соответствующих методов и моделей. В связи с этим обязательным условием подготовки высококвалифицированного экономиста и менеджера является изучение им дисциплины «Методы социально-экономического прогнозирования».

Второй том учебника содержит основные методы и модели, используемые сегодня при социально-экономическом прогнозировании. Последовательно приводятся методы и модели краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования как с помощью простых моделей трендов, так и с помощью факторных моделей. В отдельные группы выделяются методы и модели прогнозирования эволюционных процессов социально-экономической динамики.

Учебник предназначен для студентов академического бакалавриата, но может быть полезен магистрантам, аспирантам и докторантам, а также практикующим специалистам, занимающимся прогнозированием социально-экономических процессов.

Добавлено: 25 июля 2014

Комплексное моделирование и прогнозирование развития стран БРИКС в контексте мировой динамики

Садовничий В. А., Акаев А. А., Коротаев А. В. и др. М.: Издательский Дом "Наука", 2014.

В коллективной монографии представлены результаты моделирования развития стран БРИКС, полученные к настоящему времени в рамках исследований по проекту «Математическое моделирование глобальной и региональной динамики в условиях модернизации системы науки и образования» Программы фундаментальных исследований Президиума РАН «Экономика и социология науки и образования».

Добавлено: 23 октября 2014

Математическое моделирование социально-экономических, демографических, миграционных процессов региона в условиях ВТО

Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2015.

Разработанная в монографии концептуальная схема методики мониторинга и прогнозирования состояния экономики и социальной сферы Оренбургской области может способствовать выработке и реализации эффективных региональных программ по снижению негативных последствий в условиях ВТО, как в экономике региона в целом, так и на рынке труда, в области инвестиционных, демографических и миграционных процессах, в частности. Для научных работников, аспирантов, студентов, государственных служащих, занимающихся социально-экономическими проблемами

Добавлено: 5 ноября 2019

Применение процессов Хоукса для прогнозирования финансовых рисков

Егорова Л. Г., Климюк И. Ю. Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике. WP7. Издательский дом ВШЭ, 2017. № 02.

Рассматриваются модели прогнозирования потрясений на фондовых рынках, учитываю- щих эндогенный характер подобных явлений, на основе процессов Хоукса. Интенсивность про- цессов Хоукса зависит от предыдущих событий, что позволяет моделировать кластеризацию событий. Модели протестированы на данных фондового индекса S&P500 и валютной паре USD/ RUB и демонстрируют неплохую прогнозную силу

Добавлено: 16 ноября 2017

О разработке программного комплекса численного анализа данных "Data Analysis"

Михеев А. В. В кн.: Современное образование: содержание, технологии, качество. Материалы XX международной научно-методической конференции. Т. 1. СПб.: Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2014. С. 225-226.

Одной из важнейших задач статистического анализа данных, распределенных во времени, является предсказание их дальнейшей динамической реализации, другими словами, расчет наиболее вероятных значений того или иного временного ряда в будущем при наличии знаний о его значениях в прошлом и настоящем. Прогностические средства, реализованные в программе Data Analysis, основаны на сочетании различных методов прогнозирования линейных и циклических процессов, построения вероятностных рядов по системе Маркова-Бернулли и анализа взвешенного среднего при рассмотрении их временной динамики. Программа Data Analysis позволяет проводить эффективное сопоставление между различными критериями и кластерами данных, и подбирать оптимальный прогноз развития того или иного процесса в зависимости от его природы и внутренних характеристик.

Добавлено: 27 апреля 2014