Prognozowanie i symulacje. Wybrane zagadnienia

Opis produktu:

Rozdział 1. Podstawowe pojęcia (Bogusław Guzik)
1. 1. Prognoza
1. 2. Zasadnicze procedury prognozowania
1. 3. Podstawowe klasyfikacje prognoz
1. 4. Etapy prognozowania
1. 5. Literatura
Rozdział 2. Prognozowanie ekonometryczne (Bogusław Guzik)
2. 1. Model ekonometryczny
2. 2. Podstawowa reguła prognozowania ekonometrycznego
2. 3. Inne reguły prognozowania
2. 4. Etapy budowy modelu ekonometrycznego
2. 5. Założenia stochastyczne
Rozdział 3. Standardy budowy modelu i prognozy
ekonometrycznej (Bogusław Guzik)
3. 1. Standardy weryfikacji modelu
3. 2. Sensowność merytoryczna
3. 3. Dopasowanie modelu
3. 4. Istotność zmiennych objaśniających
3. 5. Konflikt między dopasowaniem a istotnością
3. 6. Istotność i zależność
3. 7. Standardy prognostycznego wykorzystania modelu
3. 8. Przypuszczalny błąd prognozy
3. 9. Wartości zmiennych objaśniających
3. 10. Ekstrapolacja modelu
Rozdział 4. Szacowanie przypuszczalnego błędu
prognozy (Bogusław Guzik)
4. 1. Błąd prognozy
4. 2. Szacowanie błędu prognozy na podstawie prognoz wygasłych
4. 3. Stochastyczne szacowanie błędu prognozy
4. 4. Stochastyczne szacowanie błędu prognozy. Model liniowy
z klasycznej mnk
4. 5. Prognostyczny przedział ufności
4. 6. Stochastyczne szacowanie błędu prognozy.
Model liniowy względem parametrów
4. 7. Stochastyczne szacowanie błędu prognozy.
Model linearyzowalny
Rozdział 5. Klasy modeli ekonometrycznych i ich zastosowania
w prognozowaniu (Bogusław Guzik)
5. 1. Podział modeli ze względu na interpretacją zmiennych
objaśniających
5. 2. Podział modeli ze wzglądu na stabilność powiązania zmiennej
objaśnianej ze zmiennymi objaśniającymi
Rozdział 6. Prognozowanie na podstawie modelu klasycznego
(Bogusław Guzik)
6. 1. Podstawowa reguła prognozowania
6. 2. Stochastyczne szacowanie przypuszczalnego błędu prognozy
z reguły podstawowej
6. 3. Szacowanie przypuszczalnego błędu prognozy wg reguły
podstawowej z poprawką
Rozdział 7. Prognozowanie na podstawie modelu segmentowego
(Bogusław Guzik)
7. 1. Model segmentowy
7. 2. Model segmentowy z punktami zwrotnymi
7. 3. Lokalizacja punktów zwrotnych
7. 4. Wyznaczanie parametrów i weryfikacja modelu
7. 5. Podstawowa reguła prognozowania
7. 6. Oszacowanie przypuszczalnego błędu prognozy
7. 7. Wybrane statystyczne procedury lokalizacji punktów zwrotnych,
Rozdział 8. Prognozowanie na podstawie modelu lokalnego
(Bogusław Guzik)
8. 1. Model lokalny
8. 2. Podstawowa reguła prognozowania
8. 3. Prognozowanie parametrów
8. 4. Wyznaczanie parametrów modelu lokalnie liniowego
metodą Hellwiga
8. 5. Model lokalnie nieliniowy
Rozdział 9. Symulacje na podstawie charakterystyk zmian wielkości
ekonomicznych (Bogusław Guzik).
9. 1. Charakterystyki empiryczne
9. 2. Prędkość, stopa wzrostu, elastyczność na podstawie
modelu ekonometrycznego
9. 3. Symulowanie postaci funkcji na podstawie założeń o prędkości,
elastyczności, stopie wzrostu
9. 4. Symulacja postaci analitycznej modelu na podstawie hipotezy
o stopie wzrostu
Rozdział 10. Liniowy model prawdopodobieństwa (Witold Jurek)
10. 1. Model prawdopodobieństwa
10. 2. Liniowy model prawdopodobieństwa
Rozdział 11. Probitowy i logitowy model prawdopodobieństwa
(Witold Jurek)
11. 1. Probitowy model prawdopodobieństwa
11. 2. Model logitowy prawdopodobieństwa
11. 3. Problem wyboru modelu prawdopodobieństwa
Rozdział 12. Postaci modeli wielorównaniowych (Witold Jurek)
12. 1. Zmienne modeli
12. 2. Postać strukturalna
12. 3. Klasyfikacja modeli
12. 4. Postać zredukowana
12. 5. Postać końcowa
Rozdział 13. Analiza mnożnikowa i symulacje metodą Gaussa-Seidla
(Witold Jurek)
13. 1. Mnożniki
13. 2. Metoda Gaussa-Seidela
Rozdział 14. Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej w prognozowaniu
(Dorota Appenzeller)
14. 1. Uwagi wstępne
14. 2. Konstrukcja liniowej funkcji dyskryminacyjnej
14. 3. Szacowanie parametrów funkcji dyskryminacyjnej
14. 4. Wykorzystanie pakietów statystycznych do szacowania
funkcji dyskryminacyjnej
14. 5. Prognozowanie na podstawie funkcji dyskryminacyjnej
14. 6. Weryfikacja statystyczna funkcji dyskryminacyjnej
Rozdział 15. Proste metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych
(Dorota Appenzeller)
15. 1. Prognozowanie naiwne
15. 2. Prognozowanie za pomocą średnich
Rozdział 16. Wyrównywanie wykładnicze (Dorota Appenzeller)
16. 1. Wyrównywanie wykładnicze proste
16. 2. Podwójne wyrównywanie wykładnicze. Metoda Holta
16. 3. Potrójne wyrównywanie wykładnicze. Model Wintersa
Rozdział 17. Prognozowanie przez analogie (Dorota Appenzeller)
17. 1. Ogólna charakterystyka metod analogowych
17. 2. Podobieństwo zmiennych w prognozowaniu przez analogie
17. 3. Opóźnienie czasowe w rozwoju zmiennych
17. 4. Prognozowanie z wykorzystaniem analogii historycznych
17. 5. Prognozowanie oparte na analogiach przestrzenno-czasowych..
Rozdział 18. Wielowymiarowa analiza porównawcza jako narzędzie
prognozowania zjawisk złożonych (Dorota Appenzeller)
18. 1. Ujednolicanie charakteru zmiennych
18. 2. Normalizacja
18. 3. Konstrukcja miernika syntetycznego
18. 4. Prognozowanie zjawisk złożonych
Tablice statystyczne