000			05793nam a22003977a 4500
001			250
003			OSt
005			20250319123024.0
008			250131s2021 unr||||||f||||00| | ukr d
020			_a978-617-673-539-7 _c380.00 грн.
040			_bukr _cЦНТУ
080			_audc
245			_aМатематичне моделювання для економістів: бакалавр – магістр – доктор філософії (PhD) : _bнавч. посіб. / _cза ред.: Ю. Г. Козака, В. М. Мацкула ; М-во освіти і науки України, ОНЕУ
260			_aКиїв : _bЦУЛ, _c2021
300			_a253 с.
500			_aЗміст: Передмова Розділ 1. Основи математичного моделювання та прогнозування 1.1. Логіка прикладного економіко-математичного моделювання. Економічні дані (інформаційна база моделі) 1.2. Розвідувальний аналіз даних за допомогою комп'ютерних технологій. Однорідність та типологія. Багатовимірне ранжування. Метод експертних оцінок 1.3. Сутність та види прогнозів Розділ 2. Методи та моделі багатовимірного факторного аналізу 2.1. Кластерні процедури класифікації. Дискримінантний аналіз 2.2. Факторний аналіз. Метод головних компонент. Узагальнений метод головних компонент (пакетний PLS/PCAR, SPC) Розділ 3. Моделювання та прогнозування динаміки економічних процесів 3.1. Основи моделювання динаміки 3.2. Основні типи трендів. Короткострокове прогнозування на основі ковзних середніх 3.3. Оцінювання сезонної компоненти. Моделі Холта – Вінтера та CENSUS X-II 3.4. Моделі авторегресії AR, ARIMA*ARIMAS, ARCH, GARCH. Динамічні фактори моделі DFM та DFMS (із марківськими перемиканнями) 3.5. Сучасні підходи до моделювання динамічних процесів Розділ 4. Особливі випадки регресійного аналізу 4.1. Нелінійна регресія, особливості аналізу панельних (просторово-часових) даних. Моделювання причинних комплексів (системи структурних регресій) 4.2. Проекція на латентну структуру. Методи PLS-PM/PCA-PM. Логіт-регресія МакФаддена Розділ 5. Динамічні оптимізаційні моделі 5.1. Модель Ерроу – Дебер. Прикладні моделі обчислювальної загальної рівноваги (CGE – computable general equilibrium) та динамічної стохастичної рівноваги DSGE 5.2. Застосування моделей CGE, DSGE 5.3. Динамічна задача оптимального управління пакетом виробничих інвестицій Розділ 6. Моделювання за допомогою нейронних мереж. Імітаційне моделювання 6.1. Загальні принципи нейромережевого моделювання. Приклади 6.2. Системна динаміка та імітаційне моделювання. Приклади Література Анотація: Розглядаються математичні методи та моделі, які застосовуються для аналізу широкого кола різноманітних прикладених задач економіки. Основна увага зосереджена на конкретних прикладах щодо бакалаврських, магістерських та PhD дисертаційних досліджень. При розрахунках використовуються сучасні пакети прикладних програм. Бакалаврам, магістрантам з економіки та науковцям, що займаються дослідженням економічних процесів та явищ.
650			_aМатематичне моделювання
653			_aпрогнозування
653			_aрегресійний аналіз
653			_aфакторний аналіз
653			_aімітаційне моделювання
700	1		_aКозак, Ю. Г.
700	1		_aМацкул, В. М.
700	1		_aКозак, Ю. Г,
700	1		_aМацул, В. М.
700	1		_aМацку, М. В.
700	1		_aОкара, Д. В.
700	1		_aЧернишев, В. Г.
700	1		_aЧепурна, О. Є.
700	1		_aШинкаренко, В. М.
700	1		_aЗахарченко, О. В.
710	2		_aМіністерство освіти і науки України
710	2		_aОдеський національний економічний університет
852			_h330.4(075.8) _iМ34
942			_2udc _cBKS _n0 _h330.4(075.8) _iМ34
999			_c250 _d250