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]

Preview

Text 06-11-45.pdf Download(705kB) | Preview

Abstract

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

Actions (login required)

View Item

Downloads