Основы математического моделирования социально-экономических процессов
View/
Full Text on Another Site
URI (for links/citations):
Author:
Сырцова, Екатерина Александровна
Гордеев, Роман Викторович
Зандер, Евгения Викторовна
Пыжев, Антон Игоревич
Чугункова, Анна Вадимовна
Corporate Contributor:
Сибирский федеральный университет
Институт экономики, государственного управления и финансов
Date:
2022Bibliographic Citation:
Основы математического моделирования социально-экономических процессов : учебное пособие / Е. А. Сырцова, Р. В. Гордеев, Е. В. Зандер [и др.], 2022. - 132 с. ; 8.3 усл. печ. л. - Текст : электронный.Учебное пособие .
Доступ к полному тексту открыт из сети СФУ, вне сети доступ возможен для читателей Научной библиотеки СФУ или за плату.
Abstract:
Изложены базовые вопросы математического моделирования социально-экономических процессов с применением эконометрических методов. Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям 38.03.04 «Государственное и муниципальное управление» и 38.03.03 «Управление персоналом». Может быть полезно студентам и магистрантам направлений 38.03.01 «Экономика» и 38.05.01 «Экономическая безопасность», которые изучают дисциплину «Эконометрика», и всем, кто интересуется применением эконометрических методов.
Rights:
Для личного использования.
Collections:
Metadata:
Show full item recordRelated items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Heavy Tail Index Estimator through Weighted Least-squares Rank Regression
Khemissi, Zahia; Brahimi, Brahim; Benatia, Fatah; Хемисси, Захия; Брахими, Брахим; Бенатиа, Фатх (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2022-11)In this paper, we proposed a weighted least square estimator based method to estimate the shape parameter of the Frechet distribution. We show the performance of the proposed estimator in a simulation study, it is found ... -
Регрессионный и корреляционный анализ
Сибирский федеральный университет; Институт математики и фундаментальной информатики; Сакулин, Владимир Петрович (СФУ, Красноярск, 2016)В пособии изложены следующие разделы математической статистики: «Парная и множественная регрессия», «Проверка статистических гипотез», наиболее часто использующихся при обработке результатов наблюдений (экспериментов). ... -
The Numerical Probabilistic Approach to the Processing and Presentation of Remote Monitoring Data
Dobronets, Boris S.; Popova, Olga A.; Добронец, Б.С.; Попова, О.А. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University., 2016-11)The paper deals with a numerical probabilistic analysis as a method of processing and presentation of remote monitoring for the aggregation large amounts of data. For the aggregation we used histograms, polygons and ... -
Оценка риска и ущерба от наводнений на основе нечетких множеств
Носков, М.В.; Noskov, Michael V.; Симонов, К.В.; Simonov, Konstantin V.; Кириллова, С.В.; Kirillova, Svetlana V. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University., 2011-04)Предложена методика оценки состояния гидротехнического объекта и побережья, подверженных воздействию наводнений различной природы, с использованием теории нечетких множеств и нелинейной многопараметрической регрессии. ... -
ИЗМЕНЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА И АТМОСФЕРНЫХ ОСАДКОВ В Г. КРАСНОЯРСК
Орлова, И. Н.; Масалыгина, А. С.; Орлов, В. А.; Гончаров, Р. А. (2017)C использованием метода SSA (“Гусеница”) проанализирована динамика климатических рядов в г. Красноярск с 1920 по 2015 г. (осадки в теплый период, среднемесячная температура, средняя температура холодного сезона). Для всех ...