Prognozowanie ekonomiczne : teoria, przykłady, zadania
Proponujemy podręcznik akademicki, który:zawiera obszerny zbiór nowoczesnych metod prognozowania i ich twórczych zastosowań;wykorzystuje bogaty zestaw przykładów z polskiej gospodarki, ilustrujących istotę omawianych metod oraz pokazujących możliwości interpretacji otrzymanych wyników;umożliwia samodzielne przyswajanie sobie zawartego w nim materiału dzięki umieszczonym po każdym rozdziale zadaniom do rozwiązania i
sprawdzianom o różnym stopniu trudności oraz podanym na końcu książki odpowiedziom do nich;jest dostosowany do aktualnie realizowanego w uczelniach ekonomicznych programu nauczania przedmiotu Teoria prognozy.
Zobacz pełny opis| Odpowiedzialność: | Aleksander Zeliaś, Barbara Pawełek, Stanisław Wanat. |
| Hasła: | Ekonometria - stosowanie - prognozy Prognozy - metody Ekonomia - prognozy Podręczniki akademickie |
| Adres wydawniczy: | Warszawa : Wydaw. Naukowe PWN, 2008. |
| Wydanie: | Wyd. 1, dodr. 2. |
| Opis fizyczny: | 380 s. : wykr. ; 24 cm. |
| Uwagi: | Bibliogr. s. 373-380. |
| Przeznaczenie: | Pozycja przeznaczona dla studentów i wykładowców uczelni ekonomicznych studiów dziennych, wieczorowych i zaocznych (państwowych i niepaństwowych) oraz ekonomicznych wydziałów uniwersyteckich, a także dla praktyków życia gospodarczego.Ma służyć jako pomoc dydaktyczna w kształceniu umiejętności samodzielnego rozwiązywania problemów związanych z obliczaniem prognoz gospodarczych oraz jako pomoc metodyczna dla osób korzystających z tych metod w swojej działalności zawodowej. |
| Skocz do: | Dodaj recenzje, komentarz |
- Wstęp
- Rozdział 1. Ogólne zagadnienia prognozowania
- 1.1. Podstawowe pojęcia
- 1.2. Metody prognozowania
- 1.3. Rodzaje prognoz
- 1.4. Horyzont prognozy
- 1.5. Błąd prognozy ex post i ocena ex ante błędu
- 1.6. Prognozy dopuszczalne
- 1.7. Dane statystyczne wykorzystywane w prognozowaniu
- 1.8. Szacowanie brakujących danych
- 1.9. Prognozy w procesie decyzyjnym
- 1.10. Przykłady
- 1.11. Zadania
- 1.12. Sprawdziany
- Rozdział 2. Zasady budowania prognoz ekonometrycznych
- 2.1. Wprowadzenie
- 2.2. Wybór modelu prognostycznego
- 2.3. Podstawowe założenia wnioskowania w przyszłość
- 2.4. Niektóre ważniejsze zasady predykcji ilościowej
- 2.5. Miary dokładności wnioskowania w przyszłość
- 2.6. Rola składnika losowego modelu w procesie wnioskowania w przyszłość
- 2.7. Przykłady
- 2.8. Zadania
- 2.9. Sprawdziany
- Rozdział 3. Prognozowanie na podstawie klasycznych modeli trendu
- 3.1. Wprowadzenie
- 3.2. Niektóre problemy wyznaczania funkcji trendu
- 3.3. Prognozowanie na podstawie trendu
- 3.4. Prognozowanie na podstawie modeli trendu uwzględniających wahania periodyczne
- 3.4.1. Metoda trendów jednoimiennych okresów
- 3.4.2. Metoda Kleina
- 3.4.3. Analiza harmoniczna
- 3.4.4. Metoda wskaźników sezonowości
- 3.5. Przykłady
- 3.6. Zadania
- 3.7. Sprawdziany
- Rozdział 4. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych
- 4.1. Wprowadzenie
- 4.2. Metoda średniej ruchomej prostej i ważonej
- 4.3. Metody naiwne
- 4.4. Metoda wyrównywania wykładniczego
- 4.5. Metoda wyrównywania wykładniczo-autoregresyjnego
- 4.6. Metoda Holta
- 4.7. Metoda Wintersa
- 4.8. Prognozowanie na podstawie trendu pełzającego z wagami harmonicznymi
- 4.9. Przykłady
- Zadania
- 4.11. Sprawdziany
- Rozdział 5. Predykcja na podstawie liniowych modeli ekonometrycznych
- 5.1. Wprowadzenie
- 5.2. Analityczna postać modelu ekonometrycznego
- 5.3. Współliniowość zmiennych i jej wpływ na ocenę ex ante trafności prognoz
- 5.4. Ustalenie zbioru zmiennych objaśniających modelu ekonometrycznego
- 5.5. Ustalenie wartości zmiennych objaśniających w okresie prognozowanym
- 5.6. Prognozowanie na podstawie jednorównaniowego modelu liniowego
- 5.7. Jednorównaniowy model liniowy z opóźnionymi zmiennymi objaśniającymi
- 5.8. Budowanie prognoz na podstawie modeli wielorównaniowych
- 5.8. Przykłady
- 5.9. Zadania
- 5.10. Sprawdziany
- Rozdział 6. Predykcja na podstawie modeli autoregresyjnych
- 6.1. Wprowadzenie
- 6.2. Modele ARMA i ARIMA
- 6.2.1. Ogólny proces liniowy
- 6.2.2. Proces autoregresji AR(p)
- 6.2.3. Proces średniej ruchomej MA(q)
- 6.2.4. Proces autoregresji i średniej ruchomej ARMA(p, q)
- 6.2.5. Proces zintegrowany
- 6.2.6. Modelowanie i prognozowanie z wykorzystaniem modeli klasy ARIMA
- 6.3. Modele autoregresyjne z uwzględnieniem opóżnień zmiennej zależnej
- 6.4. Przykłady
- 6.5. Zadania
- 6.6. Sprawdziany
- Rozdział 7. Metody budowania długookresowej prognozy ekonometrycznej
- 7.1. Wprowadzenie
- 7.2. Niektóre metody długookresowego prognozowania gospodarczego
- 7.3. Badanie stabilności strukturalnej modelu prognostycznego w czasie
- 7.4. Metody predykcji długookresowej
- 7.5. Przykłady
- 7.6. Zadania
- 7.7. Sprawdziany
- Rozdział 8. Prognozowanie zjawisk jakościowych
- 8.1. Wprowadzenie
- 8.2. Prognozowanie za pomocą modeli probitowych i logitowych
- 8.3. Prognozowanie za pomocą modeli dyskryminacyjnych
- 8.4. Prognozowanie zmiennych agregatowych
- 8.5. Przykłady
- 8.6. Zadania
- 8.7. Sprawdziany
- Rozdział 9. Prognozowanie przez analogię
- 9.1. Wprowadzenie
- 9.2. Rodzaje metod analogowych
- 9.3. Kryteria podobieństwa zmiennych
- 9.4. Prognoza cząstkowa i globalna
- 9.5. Zmienna wiodąca i zmienna naśladująca
- 9.6. Przykłady
- 9.7. Zadania
- 9.8. Sprawdziany
- Odpowiedzi do zadań i sprawdzianów
- Literatura
Zobacz spis treści
Sprawdź dostępność, zarezerwuj (zamów):
(kliknij w nazwę placówki - więcej informacji)