Робоча програма дисципліни «Прогнозування соціально-економічних процесів» для здобувачів вищої освіти І (бакалаврського) рівня за спеціальністю 051 «Економіка», спеціалізація «Економічна кібернетика». Program of the Discipline "Forecasting of social and economic processes" specialty 051 "Economics"

Завантажень

Завантажень за місяць протягом останнього року

06-11-45 Грицюк, П. М. (2019) Робоча програма дисципліни «Прогнозування соціально-економічних процесів» для здобувачів вищої освіти І (бакалаврського) рівня за спеціальністю 051 «Економіка», спеціалізація «Економічна кібернетика». Program of the Discipline "Forecasting of social and economic processes" specialty 051 "Economics". [Робочі програми]

[img]
Перегляд
Text
06-11-45.pdf

Download(705kB) | Перегляд

Анотація

Відмінною рисою сучасної економіки є її математизація та комп’ютеризація. Прийняття обґрунтованих рішень в економіці неможливе без попереднього системного та статистичного аналізу економічних процесів та побудови прогнозів. Потужним методом прогнозування є аналіз та моделювання часових рядів. Крім цього використовують також методи адаптивного прогнозування, методи теорії випадкових процесів, фазового простору та штучних нейронних мереж. Прогнозування здійснюється з використанням сучасних програмних комплексів, таких як : засоби Microsoft Excel, пакет STATISTICA, пакет SPSS (Statistical Package for Social Science), мова програмування R. Вивчення даної дисципліни має за мету озброїти здобувачів вищої освіти сучасними комп’ютерними методами прогнозування соціально-економічних процесів. Вивчення дисципліни передбачає розгляд таких розділів, як: технічний аналіз, моделювання часових рядів, ланцюги Маркова, адаптивні методи прогнозування, методологія Бокса-Дженкінса, методи фазового простору та штучних нейронних мереж. A distinctive feature of the modern economy is its mathematization and computerization. Making informed decisions in the economy is impossible without a preliminary system analysis and statistical analysis of economic processes and the construction of appropriate forecasts. A powerful method of forecasting is the analysis and simulation of time series. In addition, methods of adaptive forecasting, methods of the random processes theory, methods of phase space and methods artificial neural networks are also used. Forecasting is done using modern software systems such as: Microsoft Excel tools, STATISTICA package, SPSS (Statistical package for social sciences), programming language R. The study of this discipline aims to equip higher education applicants with modern computer methods for forecasting social and economic processes. The study of the subject involves consideration of such sections as: technical analysis, time series simulation, Markov chain modeling, adaptive methodological predictions, the Boxes-Jenkins methodology, phase space methods and artificial neural networks

Тип елементу : Робочі програми
Ключові слова: 06-11-45, авторегресійна модель, адаптивний метод, ковзне середнє, нейронна мережа, похибка, прогноз, тренд, фазовий простір, часовий ряд, autoregressive model, adaptive method, moving average, neural network, error, forecast, trend, phase space, time series
Шифр: 06-11-45
Тематики: Шифр галузі знань > 5 Соціальні та поведінкові науки
Шифр галузі знань > 5 Соціальні та поведінкові науки > 51 Економіка
Підрозділи: Навчально-науковий інститут економіки та менеджменту > Економічної кібернетики
Користувач, що депонує: Ірина Понаріна
Дата внесення: 19 Лют 2019 11:46
Останні зміни: 19 Лют 2019 11:46
URI: http://ep3.nuwm.edu.ua/id/eprint/13591
Перегляд елементу Перегляд елементу

Завантажень

Завантажень за місяць протягом останнього року