Введение 1
1. 1. Прикладная статистика 1
1. 2. Концепция вероятностей и математическая статистика 2
2. Вероятностно-статистическая модель как личный вариант математической модели 3
2. 1. Математическая модель 3
2. 2. Главные этапы вероятностно-статистического моделирования 4
2. 3. Сопоставление процесса моделирования механизма явления и формальной «статистической фотографии» процесса 5
3. Случайные процессы 6
3. 1. Определение случайных процессов 6
3. 2. Марковские случайные процессы 7
3. 3. Практическое использование Марковских случайных процессов 9
4. Регрессионный анализ 9
4. 1. Парильня регрессионная модель 10
4. 2. Нелинейная регрессия 10
4. 3. Многократный регрессионный анализ 12
5. Анализ мимолетных рядов 12
5. 1. Главные этапы разбора мимолетных рядов 13
5. 2. Стационарные кратковременные ряды 14
5. 3. Аналитическое выравнивание мимолетного ряда 14
5. 4. Кратковременные ряды и предсказание. Автокорреляция возмущений 15
5. 5. Кратковременные ряды и экономика 16
6. Линейные регрессионные модели денежного рынка 16
6. 1. Регрессионные модели денежного рынка 16
6. 2. Рыночная модель 17
6. 3. Модели зависимости от касательного портфеля 18
6. 4. Равновесные и неравновесные модели 19
6. 5. Многофакторные модели 20
7. Способ Монте-Карло 20
7. 1. Использование в среде денежного рынка 21
7. 2. Трансформации способа Монте-Карло 23
Мнение 23
Перечень литературы 24
Выдержка
Введение
Сообразно форме проявления причинных связей законы природы и сообщества делят-ся на 2 класса: детерминированные и стохастические. Разрешено привести сле-дующий образчик детерминированного процесса: на основнии законов небесной механики сообразно знаменитому в реальном движению планет в Солнечной системе может существовать фактически несомненно предсказано их состояние в хоть какой напе-рёд данный процесс времени. Схожим образом предсказываются и солнеч-ные, а еще лунные затмения на немало лет вперёд с большой точностью.
Но большая часть явлений макромира не имеют все шансы существовать буквально предсказаны. Этак, очень проблемно найти длительные конфигурации климата либо даже временные конфигурации погоды. Еще «хуже» обстоит дело с объ-ектами микромира. К примеру, невозможно заявить, в каком месте буквально станет находиться элек-трон в атоме в определённый момент времени, желая полностью разрешено произносить о его распределённом расположении в пространстве, то имеется об «электронном обла-ке». Законы аналогичного рода носят заглавие статистических.
Концепция вероятностей исследует характеристики массовых случайных событий, спо-собных неоднократно возобновляться при воссоздании определённого ком-плекса критерий. Главное качество хоть какого случайного действия, самостоятельно от его природы, мерка, либо возможность его воплощения.
Одной из важных сфер внедрения теории вероятностей является эко-номика. В настоящее время тяжело доставить себе доставить изучение и предсказание экономических явлений без применения эконометриче-ского моделирования, регрессионного разбора, трендовых и выравнивающих мо-делей, разный способов статистического моделирования, а еще остальных ме-тодов, опирающихся на концепцию вероятностей.
К примеру, при исследовании экономических явлений, постоянно нужно учесть такие действия: аномалия неких явлений от сложившегося русла в позитивную либо, может существовать в неких вариантах, в отрицатель-ную сторону(возникновение новейших научных открытий, технологий, новейших наиболее действенных методик управления и тому аналогично); денежные производст-венные кризисы; большие естественные катаклизмы(стихийные бедствия, земле-трясения и этак дальше); в конце концов неисправности оснащения, заболевания тружеников, а еще остальные случайные причины.
Всё это свидетельствует о необходимости овладения способами теории веро-ятностей, математической и практический статистики как инвентарем прове-дения статистического разбора и моделирования эконмических явлений и действий.
Литература
Перечень литературы
1. С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. Концепция вероятностей и прикладная стати-стика. М. : Юнити-Дана, 2001.
2. Н. Ш. Кремер, Концепция вероятностей и математическая статистика. М. : Юнити-Дана, 2000.
3. В. А. Колемаев и др. , Концепция вероятностей и математическая статистика. М. : Верховная школа, 1991.
4. И. И. Елисеева, Концепция статистики с основами теории вероятностей. М. : Юнити-Дана, 2001.
5. Е. С. Вентцель. Изучение операций: задачки, взгляды, методология. М. , 2004.
6. И. М. Соболь. Способ Монте-Карло. М. , 1985.
7. http://www. hedging. ru/.
ВведениеПо форме проявления причинных связей законы природы и общества делят-ся на два класса: детерминированные и стохастические. Можно привести сле-дующий при