Miejska Biblioteka

Podstawy prognozowania, symulacji i sterowania optymalnego

Autor: Błaszczuk, Dariusz

W prezentowanym podręczniku akademickim zostały omówione podstawowe zagadnienia dotyczące zastosowania metod analizy ilościowej w zarządzaniu, takie jak:opisywanie określonych zjawisk gospodarczych,badanie struktury wewnętrznej zjawisk czy podmiotów gospodarczych,przewidywanie wartości zmiennych ekonomicznych na podstawie różnych metod prognozowania i analizy symulacyjnej.Głównymi zaletami publikacji jest aplikacyjny charakter przedstawianych

zagadnień oraz brak rozbudowanego aparatu matematycznego. Dzięki temu Czytelnik, nawet z podstawową wiedzą matematyczną, jest w stanie zrozumieć treść książki.

Zobacz pełny opis

---

1. Wstęp
2. Rozdział 1. Uwagi wstępne o prognozowaniu
3. 1.1. Pojęcie i istota zdarzenia
4. 1.2. Pojęcie i rodzaje niepewności
5. 1.3. Źródła niepewności i sposoby jej ograniczania
6. 1.4. Pojęcie i istota ryzyka
7. 1.5. Przedmiot prognozowania oraz rodzaje metod prognozowania i ich istota
8. 1.6. Ocena błędu prognozy ex post
9. Rozdział 2. Modele i metody ilościowe w naukach ekonomicznych
10. 2.1. Pojęcie i istota modelu ilościowego
11. 2.2. Klasyfikacja modeli ilościowych
12. 2.3. Metody ilościowe w naukach ekonomicznych
13. 2.4. Geneza, cel i istota badań ilościowych w naukach ekonomicznych
14. 2.5. Podsumowanie
15. 2.6. Zadania
16. Rozdział 3. Prognozowanie na podstawie modeli statystycznych
17. 3.1. Prognozowanie na podstawie miar statystycznych poziomu zmiennej (poziomu zjawiska)
18. 3.2. Prognozowanie na podstawie miar statystycznych dynamiki zmiennej
19. 3.2.1. Prognozowanie na podstawie indeksów prostych i agregatowych
20. 3.2.2. Prognozowanie na podstawie indeksów macierzowych
21. 3.3. Prognozowanie na podstawie poziomu i dynamiki zmiennej
22. 3.3.1. Prognozowanie na podstawie średniej ruchomej
23. 3.3.2. Wybrane inne metody ekstrapolacji na podstawie poziomu i dynamiki zmiennej
24. 3.3.3. Prognozowanie metodą interpolacji
25. 3.4. Prognozowanie na podstawie współzależności zjawisk
26. 3.5. Podsumowanie
27. 3.6. Zadania
28. Rozdział 4. Budowa modelu ekonometrycznego
29. 4.1. Definicja i istota modelu ekonometrycznego
30. 4.2. Procedura budowy modelu ekonometrycznego
31. 4.3. Wstępny dobór zmiennych
32. 4.4. Zbieranie danych statystycznych, ich przetwarzanie oraz korekty zbioru zmiennych objaśniających
33. 4.5. Wybór postaci analitycznej poszczególnych równań
34. 4.5.1. Uwagi wstępne
35. 4.5.2. Typowe jednorównaniowe modele ekonometryczne
36. 4.5.3. Modele trendu
37. 4.6. Zadania
38. Rozdział 5. Estymacja i weryfikacja jednorównaniowego modelu ekonometrycznego
39. 5.1. Estymacja jednorównaniowego liniowego modelu ekonometrycznego
40. 5.2. Estymacja wybranych jednorównaniowych nieliniowych modeli ekonometrycznych
41. 5.3. Weryfikacja jednorównaniowego modelu ekonometrycznego i jego przeformułowywanie
42. 5.4. Zadania
43. Rozdział 6. Wykorzystanie jednorównaniowego modelu ekonometrycznego do analizy zjawisk w okresie diagnozy
44. 6.1. Uwagi ogólne
45. 6.2. Badanie zależności między ilością zakupywanego dobra a cenami, dochodami i upływem czasu
46. 6.3. Analiza podaży
47. 6.4. Zadania
48. Rozdział 7. Analiza mnożnikowa na podstawie postaci zredukowanej liniowego wielorównaniowego modelu ekonometrycznego (LWEM)
49. 7.1. Postać strukturalna LWEM
50. 7.2. Estymacja LWEM prostych i rekurcncyjnych
51. 7.3. Estymacja LWEM o równaniach współzależnych
52. 7.4. Identyfikacja LWEM o równaniach współzależnych
53. 7.5. Weryfikacja LWEM
54. 7.6. Kalibracja modeli ekonometrycznych
55. 7.7. Istota analizy mnożnikowej na podstawie postaci zredukowanej LWEM
56. 7.8. Zadania
57. Rozdział 8. Analiza mnożnikowa na podstawie postaci końcowej LWEM oraz modeli wektorowej autoregresji (VAR)
58. 8.1. Pojęcie postaci końcowej LWEM
59. 8.2. Istota analizy mnożnikowej na podstawie postaci końcowej LWEM
60. 8.3. Wektorowe modele autoregresyjne
61. 8.4 Zadania
62. Rozdział 9. Prognozowanie na podstawie modeli trendu, VAR oraz liniowych modeli ekonometrycznych
63. 9.1. Ocena zdolności prognostycznej jednorównaniowych modeli ekonometrycznych liniowych i sprowadzalnych do liniowych
64. 9.2. Prognozowanie na podstawie modeli trendu
65. 9.3. Prognozowanie na podstawie jednorównaniowych
66. modeli ekonometrycznych liniowych oraz sprowadzalnych do liniowych
67. 9.4. Prognozowanie na podstawie modeli VAR oraz LWEM
68. 9.5. Mocne i słabe strony prognozowania na podstawie modeli trendu oraz liniowych modeli ekonometrycznych
69. 9.6. Zadania
70. Rozdział 10. Analiza symulacyjna na podstawie nieliniowego wielorównaniowego modelu ekonometrycznego (NIEWIEM)
71. 10.1. Obliczanie wartości ocen parametrów strukturalnych i wartości teoretycznych NIEWIEM (rozwiązywanie modelu)
72. 10.2. Istota analizy symulacyjnej na podstawie NIEWIEM
73. 10.3. Zadania
74. Rozdział 11. Sterowanie optymalne na podstawie modelu ekonometrycznego
75. 11.1. Istota sterowania optymalnego na podstawie modelu ekonometrycznego
76. 11.2. Procedura sterowania optymalnego na podstawie modelu ekonometrycznego
77. 11.3. Ustalanie postaci analitycznej oraz wartości współczynników funkcji wyboru
78. 11.4. Rozwiązywanie zadań sterowania optymalnego z czasem dyskretnym
79. 11.4.1. Uwagi wstępne
80. 11.4.2. Rozwiązywanie zadań z LWEM
81. 11.4.3. Rozwiązywanie zadań z NIEWIEM
82. 11.5. Podsumowanie
83. 11.6. Zadania
84. Rozdział 12. Prognozowanie metodami ekspertologicznymi
85. 12.1. Istota i podział metod ekspertologicznych
86. 12.2. Procedury doboru ekspertów
87. 12.3. Procedury prognozowania metodami ekspertologicznymi
88. 12.3.1. Metody pierwszej generacji
89. 12.3.2. Metody drugiej generacji
90. 12.3.3. Metody trzeciej generacji
91. 12.4. Systematyzacja informacji otrzymanej od ekspertów
92. 12.5. Silne i słabe strony metod ekspertologicznych
93. Rozdział 13. Wykorzystanie prognoz, analiz symulacyjnych i sterowania
94. optymalnego w praktyce
95. 13.1. Uwagi na temat zakresu zastosowań
96. 13.2. Wybór metody badania
97. 13.2.1. Charakterystyka przedmiotu badania
98. 13.2.2. Charakterystyka metod badania
99. 13.2.3. Logika wyboru
100. 13.3. Uwagi końcowe
101. Załącznik 1. Nagrody Banku Szwecji im. Alfreda Nobla w naukach ekonomicznych
102. Załącznik 2. Algorytm budowy liniowego jednorównaniowego modelu ekonometrycznego przy wykorzystaniu arkusza kalkulacyjnego Excel
103. Załącznik 3. Wartości krytyczne testu serii dla poziomu istotności 5%
104. Załącznik 4. Wartości krytyczne statystyki Durbina-Watsona dla poziomu istotności 5%
105. Literatura *

Zobacz spis treści