Предложения эконометрического инструментария моделирования и прогнозирования эволюционных процессов, монография, Семенычев В.К., Коробецкая А.А., Кожухова В.Н., 2015

Предложения эконометрического инструментария моделирования и прогнозирования эволюционных процессов, Монография, Семенычев В.К., Коробецкая А.А., Кожухова В.Н., 2015.

   Монография посвящена разработке эконометрического инструментария моделирования и прогнозирования эволюционных процессов в социально-экономических системах.
Сформирован комплекс нелинейных, в том числе нестационарных, параметрических моделей показателей эволюционной экономики, адекватных цели их практического использования.
Введен обобщенный критерий точности: как моделирования, так и прогнозирования. Выполнен сопоставительный анализ точности и на реальных данных, и на репрезентативных тестовых компьютерных выборках, в результате чего был определен возможный диапазон применения предложенных моделей динамики показателей эволюционной экономики.
Продемонстрировано многообразие возможных структурных траекторий. Для идентификации многокомпонентных траекторий показателей предложен метод итерационной параметрической тренд-колебательной декомпозиции, а для анализа трендов использованы известные и предложены новые кумулятивные и импульсные логистические модели, экспоненциальные и дробно-рациональные модели динамики социально-экономических систем.
Предложенный эконометрический инструментарий будет полезен исследователям-аналитикам, занимающимся моделированием и прогнозированием эволюционных процессов в социально-экономических системах.




Эволюционные подходы к моделированию траекторий динамики.
К известным подходам моделирования и прогнозирования траекторий эволюционной динамики относятся, в первую очередь, адаптивное моделирование и эконометрика структурных сдвигов. Данные подходы, хоть и не содержат слова «эволюционный» в своем названии, но, по сути, призваны выявлять и учитывать два основных типа эволюции — быструю и медленную.

Адаптивное моделирование в последнее время получает все большую распространенность благодаря высокой гибкости получаемых моделей [53, 54,185]. Возможность моделирования медленной эволюции можно считать его основной особенностью. Адаптивные модели относятся к обучающимся, или самонастраивающимся, т. е. они приспосабливаются к каждому новому полученному значению ряда.

Такие модели строятся на коротких выборках и используют интенсивный анализ информации, в противоположность экстенсивному подходу, в котором для построения модели требуется как можно больший объем выборки.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Введение.
Глава 1. Многокомпонентные траектории показателей эволюционной экономики.
1.1.Выбор параметрических моделей траектории показателей эволюционной экономики,их тренд-колебательная декомпозиция.
1.2.Моделирование колебательной компоненты траекторий показателей эволюционной экономики и ее взаимодействия с трендами.
1.3.Проблема моделирования вхождения стохастической компоненты в структуру траектории.
1.4.Эволюционные подходы к моделированию траекторий динамики.
Глава 2. Модели логистической динамики траекторий.
2.1.Характеристики известных и новых кумулятивных логистических моделей трендов траекторий показателей эволюционной экономики.
2.2.Феноменологические модели логистических кривых.
2.3.Известные и конструируемые импульсные
логистические модели трендов показателей траекторий для моделирования ЖЦП.
2.4.Инструментарий логист для анализа ЖЦП, экономических циклов.
Глава 3. Предложение комплекса моделей идентификация многокомпонентной эволюционирующей динамики.
3.1.Моделирование динамики тренда на основе экспоненциальных зависимостей.
3.2.Модели в виде дробно-рациональных функций.
3.3.Моделирование колебательной компоненты на основе гармонических функций с переменной амплитудой.
3.4.Декомпозиция многокомпонентных моделей динамики.
Глава 4. Обоснование целесообразности практического применения предложенных моделей.
4.1.Методика исследования качества идентификации и прогнозирования по моделям.
4.2.Программная реализация предложенного комплекса моделей.
4.3.Результаты исследования качества идентификации для предложенного комплекса моделей.
Глава 5.Идентификация кумулятивных логистических моделей эвоюлционирующих процессов с логическим трендом.
5.1.Методы идентификации симметричной функции Ферхюльста.
5.2.Методы идентификации моделей Гомпертца.
5.3.Методы идентификации моделей Рамсея.
5.4.Идентификация многопараметрических моделей логистической динамики с произвольной асимметрией.
Глава 6. Моделирование и прогнозирование динамики производство и потребления на товарных рынках.
6.1.Моделирование потребления нефти в развитых странах.
6.2.Идентификация макропоказателей динамики тяжелой индустрии.
6.3.Моделирование динамики на макрорынках ИТ-индустрии.
6.3.1.Моделирование жизненных циклов программного обеспечения.
6.3.2.Моделирование динамики мировых продаж видеоигр и игровых консолей.
6.3.3.Моделирование рынков сотовой связи логистическими кривыми с произвольной асимметрией.
6.3.4.Моделирование аудитории сети Интернет на мезо- и макроуровнях.
6.4.Повторные жизненные циклы на микроуровне СЭС.
Глава 7. Примеры моделирования и прогнозирования социально-демографических процессов.
7.1.Макроэкономические показатели РФ.
7.2.Динамика международной миграции РФ.
7.3.Идентификация логистической динамики естественного движения населения в развитых странах.
7.4.Прогнозирование показателей естественной динамики населения Самарской области.
7.5.Динамика заболеваемости населения России.
7.6.Мониторинг эволюции траекторий экономических показателей вуза.
Глава 8. Анализ добычи невосполняемых ресурсов.
8.1.Выбор модели жизненного цикла добычи невосполняемых ресурсов.
8.2.Оценка эволюции горизонта прогноза по доверительному интервалу идентификации.
8.3.Мультимодельная оценка эволюции жизненного цикла добычи невосполняемых ресурсов.
8.4.Аддитивные и пропорционально-мультипликативные колебательные компоненты динамики натуральных и стоимостных показателей.
8.5.Инструментарий моделирования колебательной компоненты в колоколообразных кривых жизненного цикла продукта.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.
ГЛОССАРИЙ.
ПРИЛОЖЕНИЕ А.
Приложение Б.
Приложение В.
Приложение Г.
Приложение Д.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Предложения эконометрического инструментария моделирования и прогнозирования эволюционных процессов, монография, Семенычев В.К., Коробецкая А.А., Кожухова В.Н., 2015 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по экономике :: #экономика :: #Семенычев :: #Коробецкая :: #Кожухова