000			05576nam a2200337 i 4500
001			562
003			OSt
005			20250319122908.0
008			250220s2022 unr||||||f|||l0|0 ||ukr d
020			_a978-617-673-492-5 _c380.00 грн.
040			_bukr _cЦНТУ
080			_a330.4(075.8)
100	1		_aКозак, Ю. Г.
245	0	0	_aМатематичні методи та моделі для магістрів з економіки : практичні застосування : _bнавч. посіб. / _cЮ. Г. Козак, В. М. Мацкул ; М-во освіти і науки України. ОНЕУ
250			_a2-ге вид.
260			_aКиїв : _bЦУЛ, _c2022
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. Багатомірне 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 факторні 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 – Дебре. Прикладні моделі обчислюваної 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 Приклади. принципи нейромережевого моделювання 6.2. Системна динаміка та імітаційне моделювання. Приклади Література Анотація: У другому виданні розглядаються математичні методи та моделі, які застосовуються у різноманітних сферах економіки (як на мікро-, так і на макрорівнях). Наводяться приклади розбудови та аналізу математичних моделей для достатньо широкого кола прикладних задач економічного аналізу. Проведення числових розрахунків зорієнтовано на застосування сучасних ІТ технологій. Магістрантам з економіки та науковцям, які займаються дослідженнями економічних явищ та процесів.
650			_aМатематична економіка
650			_aМатематичне моделювання
653			_aпрогнозування
653			_aфакторний аналіз
653			_aрегресійний аналіз
653			_aімітаційне моделювання
700	1		_aМацкул, В. М.
710	2		_aМіністерство освіти і науки України
710	2		_aОдеський національний економічний університет
852			_h330.4(075.8) _iК59
942			_2udc _cBKS _h330.4(075.8) _iК59 _n0
999			_c562 _d562