Данные упорядочены по возрастанию объемов кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам. Даже беглый взгляд на данные позволяет заметить, что Московская область является аномальным значением — в ней обе переменные имеют значения, в разы превосходящие все остальные величины. Такие значения называются аномальными, или выбросами. На рисунке показано расположение точек всей выборки и уравнение регрессии, построенное по ней. Наличие аномально больших значений способствует высокому значению коэффициента детерминации, поскольку для минимизации суммы квадратов отклонений уравнение регрессии обязательно должно пройти через аномальную точку. Если исключить аномальное значение и построить поле корреляции и уравнение регрессии, а также рассчитать коэффициент детерминации см. Кейс 1 подзадача 3 В таблице представлены данные по субъектам федерации Центрального федерального округа, за исключением Москвы.

Ключевое слово: «регрессионный анализ»

Пример дерева-ценностей для оценки инвестиционного проекта. Анализ чувствительности проекта позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета. В качестве варьируемых исходных переменных принимают объем продаж, цену за единицу продукции, инвестиционные затраты или их составляющие, график строительства, операционные затраты или их составляющие, срок издержки платежей, уровень инфляции, процент по займам, ставку дисконта.

В качестве результирующих показателей реализации проекта могут выступать показатели эффективности. Относительный анализ чувствительности позволяет определить наиболее существенные для проекта исходные переменные, изменением которых следует управлять в первую очередь.

направления подготовки «Прикладная математика и информатика» . Положение и . Интерпретация коэффициентов регрессионной модели. Выбор наиболее выгодного контракта, инвестиционного проекта. Функции.

Возможность привлечения внешних инвестиций в проекты развития горнодобывающих предприятий в значительной мере зависит от результатов оценки и анализа их инвестиционной привлекательности. Повышение качества, достоверности и надежности принимаемых инвестиционных решений требует разработки методических подходов, основанных на использовании современных методик и методов оценки инвестиционных проектов, адаптированных к специфике горнодобывающего производства.

Специфической особенностью инвестиционных горнопромышленных проектов является зависимость эффективности их реализации от факторов природного характера. Высокая изменчивость указанных факторов обусловливает степень и характер неопределенности основных параметров модели движения денежных потоков, что свидетельствует о высокой степени риска при принятии инвестиционных решений. В настоящее время актуальной задачей является формализация процесса учета неопределенности и риска инвестиционных горнопромышленных проектов.

Это позволяет обеспечить более высокий уровень достоверности расчетных показателей коммерческой эффективности в условиях неопределенности внешней и внутренней среды их реализации. Риск инвестирования горнопромышленных проектов напрямую связан с неопределенностью среды его реализации. Как показал анализ, существующие методики оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом рисков предусматривают учет в основном только негативных последствий состояния факторов среды реализации проекта, исключая возможность прогноза положительных тенденций.

В настоящее время в мировой практике оценка проектных рисков осуществляется с использованием следующих основных методов: Ни один из существующих методов не позволяет осуществить всесторонний учет неопределенности среды реализации и факторов риска при расчете эффективности проектов промышленного инвестирования. Он позволил осуществлять анализ факторов риска инвестиционного проекта по различным сценариям развития его внешней и внутренней среды на различных этапах жизненного цикла.

Задать вопрос юристу онлайн 7. Сущность корреляционно-регрессионного анализа Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса. В социально-экономическом прогнозировании этот метод применяют для построения условных прогнозов и прогнозов, основанных на оценке устойчивых причинно-следственных связей. При этом значение независимой переменной х нам известно по предположению.

Автором были исследованы модели наименьших квадратов и По данным моделям были построены прогнозы объема инвестиций в основной капитал в миллиардах Айвазян С.А. Прикладная статистика.

А Степень деффицитности ресурсов ДА Б Интервалы изменения входной информации, прикоторой значение целевой функции увелич на единицу В Допустимые значения прирощения коэффициентов целевой функции, при которых сохр номенклатура оптимального плана Балансовые уравнения модели МОБ для отраслей-производителей описывают, что валовая продукция отрасли-производителя направляется: Сферы производства и конечного использования ДА Балансовые уравнения модели МОБ для отраслей-производителей описывают, что валовые затраты отрасли-производителя состоят: Из промежуточных затрат и валовой добавленной стоимости ДА Балансовые модели служат для 2 ответа: Определения пропорций между элементами исследуемого экономического процесса Нахождения наилучших решений конкретных экономических задач Установления взаимосвязи между экономическими показателями Близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю означает: Отсутствие линейной связи между показателями Валовая добавленная стоимость определяется по формуле: Второго квадранта ДА Вычислить верхнюю цену игры 1 3 -2 0 5 7 Ответ 5 8 -6 3 В основе математического обеспечения регрессионной модели лежит?

Возможные действия сторон, участвующих в конфликтной ситуации называются? В моделях управления запасами выделяют следующие виды затрат 2 ответа: Затраты на организацию и реализацию заказа Затраты на содержание запасов В упрощенном виде экономико-математическая модель представляет собой:

Архив номеров

Модель траектории прекращения деятельности коммерческого банка в современных условиях функционирования банковского сектора построена на применении метода бинарной логистической множественной регрессии с использованием информационной базы по ликвидируемым коммерческим банкам с по годы. В статье раскрываются предпосылки к созданию модели, результаты ее тестирования, и даются критерии для ее наиболее эффективного использования.

Кроме того, в статье освещены перспективы дальнейшей массовой ликвидации коммерческих банков в России, и обозначены соответствующие направления совершенствования модели. 20, 21, 33 Цитировать публикацию: Срок публикации - от 1 месяца. О формах, порядке и сроках раскрытия кредитными организациями информации о своей деятельности:

здравоохранение, численность занятых в малом бизнесе, инвестиции в основной капитал, Для выбора адекватной модели анализа применены специальные тесты Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.

Модели порождения данных Детерминированный и модельно-вероятностный подходы. В прикладной статистике есть два подхода к исходным данным — детерминированный и модельно-вероятностный. В первом из них данные рассматриваются сами по себе, без попыток связать их с какой-либо более общей ситуацией. Например, при анализе данных о производственной деятельности конкретного предприятия за конкретный период времени подсчитывается процент брака по конкретным технологическим процессам, число работников на различных должностях, объем реализованной продукции по месяцам.

К этой же категории данных относятся различные виды отчетности — бухгалтерская, налоговая, статистическая для органов Госкомстата РФ. Преимуществом детерминированного подхода является отсутствие каких-либо дополнительных предположений о данных. Недостаток состоит в невозможности обоснованного переноса выводов с конкретной ситуации на другие, ей аналогичные.

Ваш -адрес н.

Программа курса Тема 1. Риски и основные свойства доходностей хедж-фондов Хвостовой риск ; нелинейные риски; неликвидность и автокорреляция; различные базы данных, предоставляющие сведения о доходностях хеджевых фондов Тема 2. Автокорреляция, сглаженные доходности, неликвидность Эконометрические модели сглаженных доходностей, следствия для мер производительности ; оценка профилей сглаживания; отношения Шарпа, скорректированные на сглаженные доходности; эмпирический анализ сглаживания и неликвидности Тема 3.

Оптимальная ликвидность Метрики ликвидности; инвестиционные портфели, оптимизированные с учетом ликвидности; примеры из практики эмпирика ; продвинутые модели оптимизации с мерами ликвидности Тема 4. Репликации беты хеджевых фондов Разбор примеров и литературы по проблеме; применение линейной регрессии для анализа доходностей хедж-фондов; линейные клоны; продвинутые модели Тема 5.

НаучНо-пРИКлаДНыЕ ИсслЕДоваНИя намики объемных показателей кредитного рынка и инвестиций в основной капитал проведено исследование влияния условий . ние регрессионных моделей. в качестве моделируемых.

Приложения Введение к работе Актуальность темы исследования. Происходящие процессы восстановления российской промышленности значительно повысили интерес к проблемам улучшения инвестиционного климата, роста деловой и инвестиционной активности. В числе факторов, определяющих неблагоприятный фон для инвестирования в промышленность, чаще всего называют несовершенный правовой режим инвестиционной деятельности, высокие риски долгосрочных вложений в промышленное производство, наличие существенных структурных диспропорций, низкий уровень менеджмента и т.

Именно на этих направлениях следует концентрировать усилия государственной инвестиционной политики. Поэтому актуальным вопросом в экономической политике является то, что субъекты экономики возвращают себе активную хозяйственную функцию, в том числе посредством разработки и реализации промышленной политики, в которой основным направлением развития становится ее инвестиционная составляющая.

Основополагающие вопросы влияния инвестиционных аспектов на формирование промышленной политики нашли отражение в трудах зарубежных и отечественных ученых и экономистов. Вопросы разработки и реализации промышленной политики рассматриваются в трудах М. Инвестиционной политике и системному анализу управления инвестициями посвящены научные исследования М. Вопросы разработки методических подходов к анализу и моделированию инвестиционных процессов отражены в работах как зарубежных авторов Р. Однако методические подходы к решению проблем управления инвестиционно-промышленной политикой остаются недостаточно разработанными и требуют последующего рассмотрения.

Эконометрика

Концепции автоматизации предметной области. Обоснование целесо-образности автоматизации предприятий: Алгоритмическое представление задачи и ее программная реализация при помощи различных инструментальных средств - пакетов приклад-ных программ. Технология использования средств для финансово-экономических расчетов: Применение для расчета амортизации:

Изучение дисциплины «Прикладная математика в экономике» методов и моделей для математического моделирования экономических систем и процессов, . Беллмана. Применение метода ДП для решения задачи оптимального распределения инвестиций. . Корреляционно- регрессионный анализ.

Основные понятия моделирования Модель - объект или описание объекта, системы для замещения при определенных условиях предложениях, гипотезах одной системы то есть оригинала другой системы для изучения оригинала или воспроизведения его каких - либо свойств. Модель - результат отображения одной структуры на другую. Отображая физическую систему объект на математическую систему например, математический аппарат уравнений получим физико - математическую модель системы или математическую модель физической системы.

В частности, физиологическая система - система кровообращения человека, подчиняется некоторым законам термодинамики и описав эту систему на физическом термодинамическом языке получим физическую, термодинамическую модель физиологической системы. Если записать эти законы на математическом языке, например, выписать соответствующие термодинамические уравнения, то получим математическую модель системы кровообращения.

Эту модель можно назвать физиолого - физико - математической моделью или физико - математической моделью.

Лекция 2: Модель линейной регрессии