Регрессионные модели в задачах прогнозирования объема инвестиций в основной капитал

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.

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.

Эконометрические модели сглаженных доходностей, следствия для мер производительности Метрики ликвидности; инвестиционные портфели, Регрессионный анализ данных доходностей хедж-фондов.

Специалистам хорошо известны методы нейросетевого прогнозирования, нечёткой логики и т. Разработаны соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда доступны рядовому пользователю, а в то же время многие из этих проблем можно достаточно успешно решать, используя методы исследования операций, в частности имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ, реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространённом пакете прикладных программ .

В данной статье представлен один из возможных алгоритмов построения прогноза объёма реализации для продуктов с сезонным характером продаж. Сразу следует отметить, что перечень таких товаров гораздо шире, чем это кажется. Кроме того, цикл колебаний может существенно отличаться как в большую, так и в меньшую сторону от величины один год. И если удаётся выявить величину цикла этих колебаний, то такой временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Аддитивную модель прогнозирования можно представить в виде формулы: — прогнозируемое значение; Т — тренд; — сезонная компонента; Е — ошибка прогноза. Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения.

Эти модели можно представить формулой:

Эконометрика

Зависимость потребности в дополнительном финансировании от срока оборачиваемости оборотных активов Что еще почитать Вопрос построения моделей финансового прогнозирования и планирования поднимался как в зарубежной, так и в отечественной литературе. Публикации по этой тематике есть, но комплексно, детально данный вопрос не описан. Рассматривается так называемый метод процента от продаж.

То есть предполагается, что в прогнозируемом периоде текущие активы, текущие пассивы и удельные затраты предприятия будут составлять тот же процент от объема продаж, что и раньше. Введение в финансовый менеджмент.

Назначение всех этих моделей, во-первых, в выявлении стабильности влияния тестируемого В таблице 4 показаны оценки регрессионных моделей Р([а"1у =1)= Р(2; > 0), где 2; = а" + а] + Б"Ртгтд + |пне$ттеп1 инвестиции 1 09 АРР|.|Е|) ЕСОПОМЕТШСБ ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА"9 29(1)

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: Применение для расчета финансовых рент: Типовые операции в . Снабженческая логистика в : Транспортная логистика средствами : Транспортная логистика с несколькими перевозчиками: Складская логистика средствами :

ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ. Понятие, цели и задачи эконометрики, типы данных

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.

Новая мера активного управления инвестициями —декомпозиция; некоторые эмпирические и аналитические примеры; практическая реализация —декомпозиции; продвинутые модели Тема 6.

Стандартные методы оценки классической регрессионной модели достаточно чувстви- тельны к наличию в x4 – инвестиции в основной капитал, млн. руб. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2-х кн.

Построение и анализ эффективности инвестиционных стратегий для финансовых рынков на основе простой регрессионной модели прогнозирования нестационарных временных рядов В работе исследуется способ построения прогнозов и его использования для принятия решений на финансовых рынках. Этот способ основан на авторегрессионной модели временного ряда, известной в литературе в течение нескольких десятилетий как ряд Юла. Ряд Юла представляет собой очень простую модель, когда завтрашнее будущее значение зависит только от сегодняшнего и вчерашнего значений.

Эта модель слишком примитивна, чтобы отражать все свойства реальных временных рядов. Тем не менее, в определенной мере полезные прогнозы с ее помощью получить можно. Главное же полезное свойство заключается именно в простоте модели:

Задачей регрессионного анализа является?

Разработка подхода к оценке эффективности государственного стимулирования инвестиций для развития региональной экономики Руководитель: Лапо Валентина Федоровна Организация-заявитель: Государственное регулирование и стимулирование инвестиционной деятельности и стимулирование на региональном уровне осуществляются с применением целого комплекса форм и методов.

Глава 2 Сравнение и анализ прикладных линейных регрессионных моделей . 64 сделано в настоящей диссертации для ряда регрессионных моделей. Механизм 18 33, [17] Дамодаран А. Инвестиционная оценка.

Индексный метод изучения динамики общественного мнения Вопросы для самоконтроля Глава Интерпретация полученных данных Общие подходы к интерпретации социологических данных Процедура интерпретации данных Выявление взаимосвязи признаков Метод исключения Глава Прогнозирование социальных процессов

Ваш -адрес н.

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:

Задача восстановления нестационарных моделей сигналов (лекция 4 инвестиционного портфеля Обучение распознаванию образов в Методы регуляризации при оценивания регрессионной модели Кокса на.

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. Области упорядочены по возрастанию независимой переменной х — объему кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам. Исключив из выборки аномальное значение Московскую область и построив уравнение линейной зависимости, можно утверждать, что … между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал нет линейной зависимости коэффициент регрессии в полученном уравнении оказался незначимым, значит, его можно признать равным нулю при увеличении объема кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам на 1 млн руб.

Значит, можно сделать вывод, что между объемом кредитов, предоставленных предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, и инвестициями в основной капитал по Центральному федеральному округу нет линейной зависимости. Кейс 1 подзадача 4 В таблице представлены данные по субъектам федерации Центрального федерального округа, за исключением Москвы.

Архив номеров

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.

В процессе прогнозирования оно может быть использовано нами для оценки зависимой переменной у. Поэтому она всегда сто- хастична случайна по природе.

Это, как правило, прикладные модели. . фондов) и потока инвестиций ( часть конечного продукта, используемого в единицу времени для .. например, множественный регрессионный анализ; результаты одного такого анализа с.

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.

Например, на другие периоды времени или на другие предприятия. При детерминированном подходе невозможно также оценить погрешность рассчитанных характеристик.

Получение регрессионных моделей в Microsoft Excel