Modele szeregów czasowych z tendencją rozwojową

Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Ocena dokładności i trafności prognoz
Modelowanie kursu walutowego- perspektywa krótkookresowa
SYMULACYJNA ANALIZA SZEREGU CZASOWEGO
dr Małgorzata Radziukiewicz
Metody ekonometryczne
Składowe modelu Wintersa
Treść wykładu Wstęp Przewidywanie - prognoza Klasyfikacja prognoz
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Analiza szeregów czasowych
CECHY CHARAKTERYSTYCZNE SZEREGU CZASOWEGO SZEREG CZASOWY jest zbiorem obserwacji zmiennej, uporządkowanych względem czasu (dni,
Prognozowanie i symulacje
Metody ekonometryczne
Podstawowe pojęcia prognozowania i symulacji na podstawie modeli ekonometrycznych Przewidywaniem nazywać będziemy wnioskowanie o zdarzeniach nieznanych.
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
Prognozowanie i symulacje
Prognozowanie na podstawie sezonowych szeregów czasowych
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych
Analiza szeregów czasowych
Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych
Wprowadzenie do statystycznej analizy danych (SPSS)
Prognozowanie i symulacje (semestr zimowy)
czyli jak analizować zmienność zjawiska w czasie?
dr Grzegorz Szafrański
dr Grzegorz Szafrański
i jak odczytywać prognozę?
Jak mierzyć i od czego zależy?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Prognozowanie (finanse 2011)
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
Prognozowanie (finanse 2011)
Prognozowanie i symulacje
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Wahania sezonowe. Metoda wskaźników sezonowości.
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Konwergencja gospodarcza
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 0
Ekonometria stosowana
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 5
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 6
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 3
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
Dynamika zjawisk. Analiza sezonowości dr hab. Mieczysław Kowerski
Dynamika zjawisk. Tendencja rozwojowa dr hab. Mieczysław Kowerski
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
METODA OPERACYJNEGO PROGNOZOWAN IA WIELKOŚCI POPYTU UWZGLĘDNIAJĄCA DETERMINANTY RYNKU Doktorant: mgr inż. Łukasz Mach Warszawa 2005 Promotor: prof. dr.
Model trendu liniowego
Prognozowanie wahań sezonowych Metoda wskaźników sezonowości.
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Ekonometria WYKŁAD 3 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Treść dzisiejszego wykładu l Wprowadzenie do ekonometrii. l Model ekonomiczny i ekonometryczny. l Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. l Klasyfikacja.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 13 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Ekonometria stosowana
EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA Wykład 2 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA W2 dr hab. Tadeusz W. Bołt, prof. UG
Statystyka matematyczna
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Korelacja i regresja liniowa