Фрактальні моделі економічних процесів



Сторінка10/35
Дата конвертації09.09.2018
Розмір1.77 Mb.
ТипРеферат
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   35

Висновки до розділу


Розглянуті типи нелінійних нестаціонарних процесів в економіці та фінансах. Наведені математичні моделі для опису нелінійних нестаціонарних процесів та їх характеристики. Розглянуті відповідні моделі для опису нелінійних нестаціонарних процесів, які набули широкого використання. Представлені відповідні статистичні тести, що дозволяють визначити характер досліджуваного процесу. Представлені та проаналізовані методи попереднього аналізу даних та оцінки параметрів математичних моделей. Наведені основні критерії вибору найкращої моделі за якістю прогнозу.


Постановка задачі

  1. Сформулювати методику побудови моделей часових рядів.

  2. Виконати загальний огляд деяких методів заповнення пропусків у статистичних даних та проаналізувати вплив кожної з них на статистичні характеристики моделей відповідних процесів.

  3. Вибрати програмний продукт для проведення статистичного та візуального аналізу даних, побудови відповідних моделей та вибору найкращих з них за допомогою аналізу основних статистичних характеристик.

  4. Виконати порівняльний аналіз отриманих результатів моделювання і прогнозування.

  5. Виробити рекомендації щодо застосування розглянутих методів заповнення пропусків у статистичних даних.



РОЗДІЛ 2 МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ НЕЛІНІЙНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ПРОЦЕСІВ В ЕКОНОМІЦІ ТА ФІНАНСАХ

2.1 Логістична регресія


Логістична регресія – це регресійний метод, який застосовується у статистиці для побудови математичних моделей у випадку, коли залежна змінна є категорійною, тобто може набувати скінченну кількість значень.



Розглянемо визначення логістичної регресії для випадку, коли випадкова величина набуває двох значень.

Розглянемо деяку випадкову величину , що може набувати лише двох значень, які, як правило, позначаються цифрами 0 і 1. Нехай ця величина залежить від деякої множини пояснювальних змінних . Залежність випадковоъ величини , від можна визначити за допомогою додаткової змінної , де . Тоді:
. (2.1)
При визначенні логістичної моделі стохастичний доданок вважається випадковою величиною з логістичним розподілом ймовірностей. Відповідно для певних конкретних значень змінних одержується відповідне значення та ймовірність того, що наступна:


. (2.2)

Передостання рівність випливає з симетричності логістичного розподілу, позначає логістичну функцію — функцію розподілу логістичного розподілу:


. (2.3)
Таким чином для конкретного значення випадкова величина , має розподіл Бернуллі: .

Логіт-модель задовольняє наступній умові:



. (2.4)



    1. Каталог: bitstream -> 123456789
      123456789 -> 1. Коротко про симетрію…
      123456789 -> Звіт про науково-дослідну роботу регіональні особливості стану кишкової мікрофлори у дітей із соматичними захворюваннями Оцінка стану кишкової мікрофлори у дітей раннього віку, хворих на пневмонію на фоні залізодефіцитної анемії
      123456789 -> Звіт про науково-дослідну роботу регіональні особливості стану кишкової мікрофлори у дітей із соматичними захворюваннями зміни мікробіоценозу кишечника у дітей, хворих на гострий обструктивний бронхіт бронхіальну астму (проміжний)
      123456789 -> Використання науково-технічних бд у наукових дослідженнях Васильєв О. В., к т. н
      123456789 -> Розвиток банківського споживчого кредитування
      123456789 -> Реферат дипломна робота містить 128 сторінок, 17 таблиць, 21 рисунок, список використаних джерел з 108 найменувань, 6 додатків
      123456789 -> Урок з хімії у 9-му класі на тему: "Жири. Склад жирів, їх утворення. Жири в природі. Біологічна роль жирів"


      Поділіться з Вашими друзьями:
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   35




База даних захищена авторським правом ©uchika.in.ua 2020
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка