Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Вероятностно-статистическое моделирование

Курсовая: Вероятностно-статистическое моделирование
КурсоваяПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Однако большинство явлений макромира не могут быть точно предсказаны. Так, крайне затруднительно определить долговременные изменения климата или даже кратковременные изменения погоды. Ещё «хуже» обстоит дело с объ-ектами микромира. Например, нельзя сказать, где точно будет находиться элек-трон в атоме в определённый момент времени, хотя вполне можно говорить о его распределённом положении… Читать ещё >

Содержание

  • Введение
    • 1. 1. Прикладная статистика
    • 1. 2. Теория вероятностей и математическая статистика
  • 2. Вероятностно-статистическая модель как частный случай математической модели
    • 2. 1. Математическая модель
    • 2. 2. Основные этапы вероятностно-статистического моделирования
    • 2. 3. Сравнение процесса моделирования механизма явления и формальной «статистической фотографии» процесса
  • 3. Случайные процессы
    • 3. 1. Определение случайных процессов
    • 3. 2. Марковские случайные процессы
    • 3. 3. Практическое применение Марковских случайных процессов
  • 4. Регрессионный анализ
    • 4. 1. Парная регрессионная модель
    • 4. 2. Нелинейная регрессия
    • 4. 3. Множественный регрессионный анализ
  • 5. Анализ временных рядов
    • 5. 1. Основные этапы анализа временных рядов
    • 5. 2. Стационарные временные ряды
    • 5. 3. Аналитическое выравнивание временного ряда
    • 5. 4. Временные ряды и прогнозирование. Автокорреляция возмущений
    • 5. 5. Временные ряды и экономика
  • 6. Линейные регрессионные модели финансового рынка
    • 6. 1. Регрессионные модели финансового рынка
    • 6. 2. Рыночная модель
    • 6. 3. Модели зависимости от касательного портфеля
    • 6. 4. Равновесные и неравновесные модели
    • 6. 5. Многофакторные модели
  • 7. Метод Монте-Карло
    • 7. 1. Применение в среде финансового рынка
    • 7. 2. Модификации метода Монте-Карло
  • Заключение
  • Список литературы

Вероятностно-статистическое моделирование (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Введение

По форме проявления причинных связей законы природы и общества делят-ся на два класса: детерминированные и стохастические. Можно привести сле-дующий пример детерминированного процесса: на основании законов небесной механики по известному в настоящем движению планет в Солнечной системе может быть практически однозначно предсказано их положение в любой напе-рёд заданный процесс времени. Подобным образом предсказываются и солнеч-ные, а также лунные затмения на много лет вперёд с огромной точностью.

Однако большинство явлений макромира не могут быть точно предсказаны. Так, крайне затруднительно определить долговременные изменения климата или даже кратковременные изменения погоды. Ещё «хуже» обстоит дело с объ-ектами микромира. Например, нельзя сказать, где точно будет находиться элек-трон в атоме в определённый момент времени, хотя вполне можно говорить о его распределённом положении в пространстве, то есть об «электронном обла-ке». Законы подобного рода носят название статистических.

Теория вероятностей изучает свойства массовых случайных событий, спо-собных многократно повторяться при воспроизведении определённого ком-плекса условий. Основное свойство любого случайного события, независимо от его природы, мера, или вероятность его осуществления.

Одной из важнейших сфер применения теории вероятностей является эко-номика. В настоящее время трудно представить себе представить исследование и прогнозирование экономических явлений без использования эконометриче-ского моделирования, регрессионного анализа, трендовых и сглаживающих мо-делей, различный методов статистического моделирования, а также других ме-тодов, опирающихся на теорию вероятностей.

Например, при исследовании экономических явлений, всегда необходимо учитывать такие события: отклонение некоторых явлений от сложившегося русла в положительную или, может быть в некоторых случаях, в отрицатель-ную сторону (появление новых научных открытий, технологий, новых более эффективных способов управления и тому подобно); финансовые производст-венные кризисы; крупные природные катаклизмы (стихийные бедствия, земле-трясения и так далее); наконец поломки оборудования, болезни работников, а также другие случайные факторы.

Всё это свидетельствует о необходимости овладения методами теории веро-ятностей, математической и прикладной статистики как инструментом прове-дения статистического анализа и моделирования экономических явлений и процессов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А. Айвазян, В. С. Мхитарян. Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: Юнити-Дана, 2001.
  2. Н.Ш. Кремер, Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Юнити-Дана, 2000.
  3. В.А. Колемаев и др., Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991.
  4. И.И. Елисеева, Теория статистики с основами теории вероятностей. М.: Юнити-Дана, 2001.
  5. Е.С. Вентцель. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М., 2004.
  6. И.М. Соболь. Метод Монте-Карло. М., 1985.
  7. http://www.hedging.ru/.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?