Д. М. Дайитбегов — новинки

Изложена система экономико-математических методов и моделей для решения широкого класса прикладных задач экономического анализа и прогнозирования. Рассмотрение прикладных экономико-математических моделей сопровождается конкретными числовыми примерами. Приведены вопросы и упражнения для контроля усвоения изучаемых тем.
Для студентов и аспирантов экономических специальностей, преподавателей экономических и экономико-математических дисциплин, а также для практических работников в области финансовой и экономической деятельности.

Показано решение задач эконометрического моделирования на основе комплексного применения компьютерных технологий анализа данных средствами отечественных статистических пакетов прикладных программ. Рассмотрены методы анализа корреляций и регрессий, факторный и компонентный анализ. Изложены методы многомерной классификации объектов, основанные на кластерном и дискриминантном анализе. Большое внимание уделено разработке динамических регрессионных моделей прогноза, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений, адаптации эконометрических моделей, особо выделены условия и методы их построения по пространственно-временным данным. Описаны автокорреляционные функции, процедуры прогнозирования временных рядов. Особенности изучаемых методов и технологии решения задач на компьютере показаны на примере реальных данных нормативных показателей материальных ресурсов.


Для научных работников, специалистов аналитических служб предприятий и организаций, преподавателей, аспирантов, студентов экономических специальностей вузов.

В данной научно-практической работе показано решение задач эконометрического моделирования на основе комплексного применения компьютерных технологий анализа данных средствами отечественных статистических пакетов прикладных программ. Рассмотрены методы анализа корреляций и регрессий, факторный и компонентный анализ. Изложены методы многомерной классификации объектов, основанные на кластерном и дискриминантном анализе. Большое внимание уделено разработке динамических регрессионных моделей прогноза, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений, адаптации эконометрических моделей, особо выделены условия и методы их построения по пространственно-временным данным. Описаны автокорреляционные функции, процедуры прогнозирования временных рядов. Особенности изучаемых методов и технологии решения задач на компьютере показаны на примере реальных данных нормативных показателей материальных ресурсов.

Для научных работников, специалистов аналитических служб предприятий и организаций, преподавателей, аспирантов, студентов экономических специальностей вузов.

В данной научно-практической работе показано решение задач эконометрического моделирования на основе комплексного применения компьютерных технологий анализа данных средствами отечественных статистических пакетов прикладных программ. Рассмотрены методы анализа корреляций и регрессий, факторный и компонентный анализ. Изложены методы многомерной классификации объектов, основанные на кластерном и дискриминантном анализе. Большое внимание уделено разработке динамических регрессионных моделей прогноза, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений, адаптации эконометрических моделей, особо выделены условия и методы их построения по пространственно-временным данным. Описаны автокорреляционные функции, процедуры прогнозирования временных рядов. Особенности изучаемых методов и технологии решения задач на компьютере показаны на примере реальных данных нормативных показателей материальных ресурсов.

Для научных работников, специалистов аналитических служб предприятий и организаций, преподавателей, аспирантов, студентов экономических специальностей вузов.

Изложена система экономико - математических методов и моделей для решения широкого класса прикладных задач экономического анализа и прогнозирования. Рассмотрение прикладных экономико - математических моделей сопровождается конкретными числовыми