Книга «Статистические методы прогнозирования в экономике» авторов Дубровой Т.А. и Архиповой М.Ю. представляет собой углубленное и систематизированное руководство по применению статистических методов для анализа и прогнозирования экономических процессов. Издание предназначено для студентов экономических специальностей, аспирантов, преподавателей, а также для практических работников, занимающихся анализом и прогнозированием в сфере экономики и бизнеса. В книге подробно рассматриваются основные методы статистического прогнозирования, начиная от классических подходов, таких как методы экстраполяции и регрессионного анализа, и заканчивая современными методами, такими как анализ временных рядов, модели ARIMA, методы сглаживания и нейронные сети. Особое внимание уделяется практическому применению этих методов с использованием реальных экономических данных и примеров. Первая часть книги посвящена основам статистического анализа и прогнозирования. Авторы подробно рассматривают понятия и определения, используемые в статистике, такие как случайные величины, распределения вероятностей, оценки параметров и проверка гипотез. Особое внимание уделяется методам описательной статистики, позволяющим получить первичную информацию о данных и выявить основные закономерности. Также в этой части книги рассматриваются методы корреляционного и регрессионного анализа, позволяющие установить взаимосвязи между различными экономическими показателями. Вторая часть книги посвящена анализу временных рядов. Авторы подробно рассматривают основные компоненты временных рядов, такие как тренд, сезонность и случайные колебания. Особое внимание уделяется методам выделения этих компонентов и их использованию для прогнозирования. В этой части книги рассматриваются различные модели временных рядов, такие как модели ARIMA, модели экспоненциального сглаживания и модели авторегрессии. Особое внимание уделяется вопросам идентификации, оценки и проверки адекватности этих моделей. Третья часть книги посвящена современным методам статистического прогнозирования. Авторы рассматривают такие методы, как нейронные сети, методы машинного обучения и методы имитационного моделирования. Особое внимание уделяется практическому применению этих методов для решения задач прогнозирования в экономике. В этой части книги приводятся примеры использования различных программных пакетов для реализации этих методов. Книга содержит большое количество примеров, иллюстрирующих применение рассматриваемых методов к решению конкретных экономических задач. Примеры основаны на реальных данных, что позволяет читателям лучше понять практическую ценность рассматриваемых методов. Кроме того, в книге приводятся задачи для самостоятельного решения, позволяющие читателям закрепить полученные знания и навыки. Особое внимание в книге уделяется вопросам оценки точности прогнозов. Авторы рассматривают различные меры точности прогнозов, такие как средняя абсолютная ошибка, средняя квадратичная ошибка и средняя абсолютная процентная ошибка. Также в книге рассматриваются методы построения доверительных интервалов для прогнозов. Книга «Статистические методы прогнозирования в экономике» является ценным пособием для студентов, аспирантов и преподавателей экономических специальностей, а также для практических работников, занимающихся анализом и прогнозированием в сфере экономики и бизнеса. Она поможет им освоить современные методы статистического прогнозирования и применять их для решения конкретных экономических задач. На сайте есть и другие пдф книги с учебниками, которые можно читать и скачать бесплатно.