Читать онлайн «Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике»

 Е. П. Чураков МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ЭКОНОМИКЕ Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области математических методов в экономике в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 061800 "Математические методы в экономике" и другим экономическим специальностям МОСКВА "ФИНАНСЫ И СТАТИСТИКА" 2004 УДК 330. 4(075. 8) ББК 65в6я73 Ч-93 РЕЦЕНЗЕНТЫ: кафедра экономической теории Рязанской государственной радиотехнической академии; Б. А. Лагоша, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономико-математического моделирования МЭСИ Чураков Е. П. Ч-93 Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: Учеб. пособие. — М. : Финансы и статис­ тика, 2004. - 2 4 0 с: ил. ISBN 5-279-02745-6 Материал пособия базируется на результатах обработки разнообразной информации, определяющей состояние экономических объектов. Большое внимание уделено различным методам оценивания рефессионных парамет­ ров. Известные алгоритмы прогнозирования стохастических рядов, основан­ ные на моделях типа AR, МА, ARMA, AR1MA, обобщаются в форме матрично- векторной модели в терминах стохастического вектора состояния, и на ее ос­ нове строится рекуррентный алгоритм прогнозирования калмановского вида. Для студентов экономических специальностей вузов и аспирантов, вы­ полняющих научные исследования в области математических методов. „ 1602090000-238 . ^. _^^ УДК 330. 4(075. 8) ^ 010(01)-2004 •^"^-^""•* ББК65в6я73 ISBN 5-279-02745-6 © Е. П. Чураков, 2004  ПРЕДИСЛОВИЕ Управленческое решение, как правило, опирается на анализ эм­ пирических сведений, почерпнутых и представленных тем или иным образом и содержащих в себе информацию, необходимую для его принятия. В простейших ситуациях анализ имеющихся в распоряжении лица, принимающего решение, сведений может быть осуществлен непосредственно автором решения в соответст­ вии с его профессиональной подготовкой, опытом, интуицией, даром предвидения и т. п. Однако сложные ситуации, в том числе характеризуемые большим объемом данных, часто противоречи­ вых, с не всегда известной степенью взаимодействия, что харак­ терно для большинства реальных экономических явлений и про­ цессов, не позволяют достаточно глубоко проникнуть в их суть только средствами не вооруженного современными математико- вычислительными методами человеческого разума. Новые ин­ формационные технологии, базирующиеся на последних дости­ жениях в области вычислительных средств и мощном аппарате прикладной математики, позволяют выработать глубоко обосно­ ванные формализованные рекомендации по принятию конкрет­ ного решения, создавая тем самым средства его поддержки.