Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИПЛОМНАЯ РАБОТА, МЕНЕДЖМЕНТ

Авторегрессионные адаптивные модели и их применение в задачах прогнозирования урожайности

kira_moreva 550 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 66 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 12.06.2020
Современный ритм жизни диктует свои жёсткие условия для счастливого существования, успешной деятельности, эффективного развития и т.д., касаясь при этом всех сфер жизнедеятельности человека. Безусловно, экономика – одна из важнейших областей функционирования современного общества. От её состояния зависит безопасность страны, уровень жизни населения, продолжительность жизни, а всё это, в свою очередь, влияет на эмоциональное состояние людей, и чем оно положительней и стабильнее, тем лучше для государства. Поэтому важно предвидеть возможные изменения, угрозы и опасности, чтобы находить пути оптимального их решения или избежания.
Введение

Сегодня в условиях сложной и нестабильной экономико-политической ситуации, которая характеризуется растущим влиянием внешних факторов, наличием неопределённостей и рисков, существует проблема прогнозирования потенциальных угроз в экономической, гуманитарной и социальной сферах. Проблемы предотвращения потерь и реагирование на потенциальные риски, проблемы содействия росту национальной экономики и благосостояния граждан, а также проблемы недопущения ухудшения экологической ситуации - сложны и характеризуются различной степенью неопределённости. Сложность решения этих задач заключается в наличии значительного объёма качественной и количественной информации, в неоднородном характере неопределённости и в наличии непростых причинно-следственных связей между факторами. Поэтому появляется острая необходимость в инструментах и методах, способных решить эти проблемы. Экономическая, политическая, социальная, производственная и другие сферы жизнедеятельности современного человека нуждаются в качественных и быстрых прогнозах. Адаптивное прогнозирование – одно из перспективных направлений современной прогностики. Оно основано на принципах адаптации, что позволяет учитывать дрейф динамических характеристик исследуемого объекта в ситуациях полного или частичного отсутствия информации об их эволюционных изменениях. Модели, обладающие такими свойствами, являются эффективным инструментом анализа и прогнозирования в современных экономических системах. Вопросами адаптивных методов прогнозирования занимаются многие зарубежные и отечественные учёные: В.В. Давнис, Т.А. Дуброва, Дж. Линтнер, Ю.П. Лукашин, С.П. Светуньков, В.И. Тинякова, Е.М. Четыркин, У. Шарп и другие. Однако актуальность темы требует её дальнейшего рассмотрения. Цель данной работы: изучить адаптивные методы прогнозирования и доказать перспективность их внедрения экономическую практику. Для реализации названной цели необходимо решить следующие задачи: - изучить основные подходы к построению прогнозных моделей; - проанализировать адаптивные модели прогнозирования; - эмпирическим путём доказать эффективность применения адаптивных моделей. Объектом исследования являются адаптивные методы прогнозирования. Предметом исследования являются конкретные методы анализа, применяемые для прогнозирования урожайности зерновых и зернобобовых культур в Воронежской области.
Содержание

Введение 3 1 Основные подходы к построению прогнозных моделей в цифровой экономике 5 1.1 Проблемы прогнозных расчётов в цифровой экономике 5 1.2 Метод наименьших квадратов и возможности его использования в цифровой экономике 12 1.3 Применение метода наименьших квадратов для построения прогнозных моделей 21 2 Адаптивное моделирование динамики экономических показателей 27 2.1 Одношаговая адаптивная процедура построения прогнозных моделей экономических показателей 27 2.2 Многошаговая адаптивная процедура построения прогнозных моделей экономических показателей 37 2.3 Комбинированные модели адаптивного прогнозирования 46 3 Эмпирические исследования адаптивного моделирования прогнозных расчётов урожайности растениеводческой продукции по Воронежской области 49 Заключение 61 Список использованной литературы 63
Список литературы

1 Алиева З.Б. Роль планирования прогнозирования в агропродовольственной политике страны / З.Б. Алиева // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2011. - №22. – С. 6-14. 2 Бахолдин С.В. Адаптивное моделирование инвестиционных решений на основе одноиндексной модели У. Шарпа : дис. … канд. экон. наук: 08.00.13 : защищена 21.05.12 / С.В. Бахолдин. – Воронеж, 2012. - 140 с. 3 Берзлев А.Ю. Разработка комбинированных моделей прогнозирования с кластеризацией временных рядов по методу ближайшего соседа / А.Ю. Берзлев // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. – 2012. - №161. – С. 51-59. 4 Бурлакова Е. Итоги-2018. Сельское хозяйство получило новый толчок для роста / Е. Бурлакова // Ведомости. – (https://www.vedomosti.ru/business/articles/2018/12/27/790586-dlya/) 5 Воронцовский А.В. Управление рисками : учеб. пособие / А.В. Воронцовский. – СПб. : Изд-во С.-Петербург. гос. ун-та, 2000. – 206 с. 6 Гантмахер Ф. Р. Теория матриц / Ф.Р. Гатмахер. - М.: Физматлит, 2004. - 560 с. 7 Давнис В.В. Адаптивное прогнозирование: модели и методы: монография / В.В. Давнис. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 1997. - 196 с. 8 Давнис В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах: монография / В.В. Давнис, В.И. Тинякова. – Воронеж : Воронежский государственный университет, 2006. – 380 с. 9 Давнис В.В. Основы эконометрического моделирования: учеб, пособие / В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: АОНО «ИММиФ», 2003. - 155 с. 10 Давнис В.В. Прогнозирование в цифровой экономике / В.В. Давнис, Е.В. Васильев, Ю.С. Ельшина // Экономическое прогнозирование: модели и методы : материалы 14 международной научно-практической конф. – Воронеж, 2018. – С.161-163. 11 Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: учеб. пособие / Т.А. Дуброва. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 206 с. 12 Евланов Л.Г. Экспертные оценки в управлении / Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов. – М. : Экономика, 1978. – 133 с. 13 Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управление рисками / А.А. Емельянов. – СПб. : Инжэкон, 2000. – 376 с. 14 Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов : учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власов, Р.В. Дума. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 368 с. 15 Емельянов А.С. Эконометрия и прогнозирование / А.С. Емельянов. – М. : Экономика, 1985. – 208 с. 16 Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М.Л. Кричевский. – СПб. : Питер, 2005. – 304 с. 17 Литвиненко А.М. Адаптивные системы управления : учеб. пособие / А.М. Литвиненко, А.А. Семынин. – Воронеж : Воронеж. гос. техн. ун-т, 2006. – 136 с. 18 Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. – М. : Статистика, 1979. – 253 с. 19 Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 416 с. 20 Лукашин Ю.П. Линейная регрессия с переменными параметрами / Ю.П. Лукашин. – М. : Финансы и статистика, 1992. – 256 с. 21 Макарова Е.А. Моделирование и прогнозирование экономических процессов: уч.-метод. Пособие / Е.А. Макарова. – Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2002. – 245 с. 22 Найденков В.И. Прогнозирование и моделирование национальной экономики : конспект лекций / В.И. Найденков. – М. : Приор-издат, 2004. – 160 с. 23 Недосекин А.О. Нечётко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / А.О. Недосекин. – СПб., 2002. -182 с. 24 Петраков Н.Я. Факторы неопределённости и управления экономическими системами / Н.Я. Петраков, В.И. Ротарь. – М. : Наука, 1985. – 191 с. 25 Ортега Дж. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными / Дж. Ортега, В. Рейнболдт. – М. : Мир, 1975. – 600 с. 26 Светуньков С.Г. Количественные методы прогнозирования эволюционных составляющих экономической динамики / С.Г. Светуньков. – Ульяновск : Изд-во Ульянов. гос. ун-та, 1999. – 177 с. 27 Светуньков С.Г. Методы маркетинговых исследований / С.Г. Светуньков. – СПб : ДНК, 2003. -352 с. 28 Сельское хозяйство России // Википедия. Дата обновления: 13.06.2019. – (https://ru.wikipedia.org/?oldid=100401796/) 29 Сельское хозяйство России // Русский эксперт. Дата обновления: 08.06.2019. – ( https://ruxpert.ru/Сельское_хозяйство_России/) 30 Тимченко А.Б. Прогнозирование стоимости финансовых активов и адаптивный анализ их волатильности : дис. … канд. экон. наук: 08.00.13 / А.Б. Тимченко. – Воронеж, 2007. – 181 с. 31 Тинякова В.И. Адаптивно-рациональное моделирование в задачах прогнозирования социально-экономических процессов : дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13 / В.И. Тинякова. - Воронеж, 2003. - 223 с. 32 Тинякова В.И. Модели адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов : монография / В. И. Тинякова. - Воронеж : Изд-во Воронежского гос. ун-та, 2008. – 334 с. 33 Хейне П. Экономический образ мышления : пер. с англ. / П. Хейне. – М.: Каталаксия, 1997. – 704 с. 34 Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е.М. Четыркин. - 2-изд., испр. и доп. – М. : Статистика, 1977. – 200 с. 35 Чучуева И.А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия : дис. … канд. техн. наук: 05.13.18 : защищена 20.03.12 / И.А. Чучуева. – М. , 2012. – 154 с. 36 Шарп У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бейли. - М.: ИНФРА-М, 2006. - XII, 1028 с.
Отрывок из работы

1 Основные подходы к построению прогнозных моделей в цифровой экономике 1.1 Проблемы прогнозных расчётов в цифровой экономике В современной экономике роль прогнозирования не только возросла, но и изменилась. Являясь одним из основных звеньев процедуры принятия решений и всей управленческой системы в целом, прогнозирование долгое время находилось в тесной взаимосвязи с планированием, но в последнее время оказалось доминантной составляющей этого процесса. Мы не сможем эффективно принимать управленческие решения и оптимизировать деятельность предприятия без возможности представить ожидаемый ход событий. Пугающая неопределенность будущего и связанные с ней угрозы и риски принимаемых решений в экономической и социальной сферах влекут за собой потребность в определении наиболее вероятных ориентиров, по которым целесообразно совершать движение в будущее. Прогнозирование невозможно без обладания широким кругом информации об организации в целом, препятствиях на пути её эффективного функционирования, развития и сохранения долгосрочной конкурентоспособности, то есть о наиболее важных моментах, которые оказывают влияние на поведение предприятия и принятие решений. Сбор и анализ всей этой информации позволяет сделать выводы о тенденциях развития организации и её окружения, то есть сделать прогноз или, говоря другими словами, систему аргументированных представлений о динамике изменений и будущем состоянии объекта управления. Таким образом, под прогнозированием в менеджменте понимается научный способ выявления состояния и вероятных путей развития организации. Прогноз не может быть точным на 100%. Прогноз и неопределенность – это две категории, лежащие в одной плоскости исследования экономических процессов. Для того чтобы построить надежные прогнозные оценки, необходимо понять проблемы, которые препятствуют их получению, кроме того, необходимо определить источник возникновения этих проблем. Без сомнения, главный источник – неопределённость. Это категория, являющаяся неотъемлемой чертой функционирования современной экономики. Именно поэтому исследование основ прогнозирования социально-экономических процессов необходимо начинать с изучения природы неопределенности и факторов, её порождающих [8].
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Дипломная работа, Менеджмент, 55 страниц
550 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg