Статистический анализ

В пособии представлены основные направления статистического исследования микроэкономических показателей, отражающих деятельность предприятий и организаций. Рассмотрена методология оценки объемов производства и реализации (работ, услуг), её ассортимента и качества, эффективности использования производственных ресурсов и деятельности предприятия в целом. Помимо теоретического материала в пособии содержится задание к контрольной работе, реализация типовых задач и тесты.

Материал первого тома, состоящий из четырех глав: Глава I. Основные понятия, структуры, инструменты, цели и задачи финансовой теории и финансовой инженерии, Глава II. Стохастические модели. Дискретное время, Глава III. Стохастические модели. Непрерывное время, Глава IV. Статистический анализ финансовых данных, – относится к «фактам» и «моделям» финансовой статистики, экономики, математики, инженерии и т. п. В первой главе – разнообразные факты о финансовых рынках и их функционировании. Изложены также основные положения ряда классических и неоклассических финансовых теорий, результаты которых помогают пониманию структуры «рационально» устроенных стохастических финансовых рынков и пониманию того, каким должно быть «рациональное» поведение инвесторов, трейдеров и т. п. на таких рынках. В целом эта глава, носящая описательный характер, призвана служить введением в финансовую математику и финансовую инженерию. В четвертой главе приведены результаты статистического анализа распределений вероятностей временных рядов, описывающих эволюцию финансовых цен, индексов, обменных курсов и т. п. Выявленные свойства («отклонение от гауссовости», «вытянутость» и «тяжелые хвосты» у плотностей распределений вероятностей величин «возврата», «долгая память» и «высокочастотный» характер в поведении цен и т. п.) помогают построению адекватных моделей динамики финансовых показателей, что особенно важно, если иметь в виду задачи предсказания будущего движения этих показателей. Вторая и третья главы содержат большой материал относительно разнообразных моделей распределений вероятностей, моделей случайных последовательностей и случайных процессов, многие из которых с успехом используются и в финансовой теории, и в финансовой инженерии. Книга будет полезна и студентам, и всем тем, кто в своей деятельности связан с финансовой теорией и практикой.

Материал настоящего, второго тома, посвященного «Теории», также состоит из четырех глав: Глава V. Теория арбитража в стохастических финансовых моделях. Дискретное время, Глава VI. Теория расчетов в стохастических финансовых моделях. Дискретное время, Глава VII. Теория арбитража в стохастических финансовых моделях. Непрерывное время, Глава VIII. Теория расчетов в стохастических финансовых моделях. Непрерывное время. В основе всего изложения лежит концепция арбитража, которая помогает среди разнообразных моделей финансовых рынков выделить прежде всего «справедливо» устроенные, на которых отсутствуют арбитражные возможности. Ключевым результатом является первая фундаментальная теорема теории расчетов финансовых активов, которая (с некоторыми оговорками) утверждает, что безарбитражный рынок – это такой рынок, для которого существует так называемая риск-нейтральная (или мартингальная) мера, относительно которой цены образуют мартингал. Теории расчетов в стохастических финансовых моделях с дискретным временем, основанной на первой и второй фундаментальных теоремах, посвящается . Седьмая и восьмая главы Последняя глава (восьмая) посвящена применению результатов теории арбитража для расчетов в финансовых моделях с непрерывным временем. При этом основное внимание уделяется расчетам разного рода опционов. Книга будет полезна и студентам, и всем тем, кто в своей деятельности связан с финансовой теорией и практикой.

В учебном пособии рассмотрены основные темы дисциплины «Статистика», посвященные вопросам сбора, обработки и анализа статистических данных. По всем темам приведены типовые задачи и их решение.

Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальности «Финансы и кредит» и другим экономическим специальностям, при изучении дисциплин «Статистические методы прогнозирования», «Микроэкономическая статистика», «Эконометрика».

В учебном пособии описываются основные математические методы, предлагаемые математической теорией и широко применяемые на практике в современных психолого-педагогических исследованиях. Излагаются основные понятия теории вероятностей и описываются конкретные математические методы обработки данных. В приложении даются общие рекомендации по использованию статистических пакетов программ. Изложение ведется практически без строгих математических доказательств, но с подробными обсуждениями, объяснениями и иллюстрациями. Для конкретных методов статистического анализа разъясняются их сущность и границы применимости. Приведено большое количество задач для самостоятельной работы. Для студентов и преподавателей вузов.

В учебно-практическом пособии отражены теоретические основы методов выборочного обследования. Рассматриваются области применения выборочного метода в статистических исследованиях социально-экономических явлений.

Рассматриваются теория статистики и социально-экономическая статистика. Материал изложен с учетом требований образовательного стандарта к специалистам экономического профиля, способствует формированию профессиональных навыков проведения статистического исследования и развитию аналитического мышления. В основу описания социально-экономической статистики положена методология международной системы национальных счетов, использованы данные Национального статистического комитета Республики Беларусь и другие статистические материалы. Предназначено для студентов учреждений высшего образования по экономическим специальностям. Будет полезно учащимся учреждений среднего специального образования, а также практическим работникам органов государственной статистики.

Управление предприятием требует решения задач, связанных с различными производственными вопросами, такими как: повышение эффективности управления персоналом, сбыт готовой продукции, оптимизация поставок, планирование и прогнозирование деятельности предприятия в целом и его подразделений. Определение базовых понятий статистического анализа, статистические методы и инструментарий решения таких задач изложен в данном пособии. Это пособие предназначено главным образом для специалистов, решающих практические задачи, связанные с обработкой и анализом статистической информации с использованием пакета Microsoft Excel.

Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа – от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R – интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 – одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R – чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом. Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры.

Настоящее издание представляет собой учебное пособие для студентов, изучающих финансово-экономические дисциплины, и справочное руководство для пользователей с различным уровнем подготовки, желающих самостоятельно овладеть компьютерными методами обработки, моделирования и анализа экономических данных, планирования производства, разработки бизнес-планов и инвестиционных проектов. В первой части книги рассматриваются экономико-математические обоснования компьютерных алгоритмов по статистической обработке выборок, приближению экономических данных, моделированию детерминированных и неопределенных (рисковых) ситуаций в экономике с применением нечетких множеств, бизнес-планированию. Обсуждаются оригинальные алгоритмы решения системы дифференциальных уравнений равновесия экономической системы, объясняющего структуру временных рядов в экономике; выбора подходящего класса и устойчивой оптимальной структуры аппроксимирующих функций; неквадратичных приближений и оптимизации реального бизнес-плана. Во второй части книги обсуждаются основы работы с диалоговыми окнами в современных стандартных программных средах EXCEL, ACCESS, MATHCAD, STATISTICA и STATGRAPHICS, алгоритмы и процедуры статистических вычислений и графических построений для типовых экономических задач, что позволяет решать возникающие задачи по образцу.

Нужно овладеть статистикой по долгу службы? Хотите получить помощь при сдаче курса статистики? «Статистика для всех» – ясное и краткое введение и руководство для всех новичков. Тщательно переработанное и расширенное, это издание поможет вам глубоко понять статистику, избегая ошеломляющей сложности многих университетских учебников. Эта книга – руководство, которое можно приспосабливать к имеющимся знаниям и нуждам отдельных читателей. Некоторые главы посвящены темам, которые часто отсутствуют в вводных книгах по статистике. Каждая глава представляет собой простые для понимания объяснения, дополненные диаграммами, формулами, задачами с решениями и взятыми из практики заданиями. Если вы хотите не ломая голову применять распространенные методы анализа данных и узнать о разнообразных подходах – эта книга для вас.

Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге «R: Анализ и визуализация данных» (http://r-analytics.blogspot.com). Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием языка R.

Содержатся указания к решениям типовых примеров и комплекс задач дисциплины «Статистика» по темам раздела «Теория статистики» для овладения статистической методологией сбора и обработки различной экономической информации, а также для приобретения навыков ее обобщения и анализа с использованием системы статистических показателей. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям 03.80.01 Экономика и 03.80.02 Менеджмент всех форм обучения и изучающих дисциплину «Статистика».

Монография преследует двоякую цель – с одной стороны, изложить основные положения теории оптимальных правил остановки, составляющий тот раздел теории вероятностей, который имеет дело со стохастическими оптимизационными проблемами, и, с другой стороны, изложить основные положения в решении задач скорейшего обнаружения момента спонтанного изменения вероятностных характеристик (момента «разладки»), которое опирается на методы оптимальных правил остановки.

Учебник дает представление о методиках статистического анализа и индикаторах оценки социально-экономических явлений и процессов. В нем содержатся логика, методологические основы и информационное обеспечение статистического анализа в целом и по отдельным сегментам экономики и общества. Книга написана на основе обобщения опыта преподавания курса социально-экономической статистики в СПбГУ. Материалы учебника соответствуют требованиям типовой программы бакалаврского уровня. Для студентов и преподавателей экономических вузов, а также специалистов, работающих в области экономики, статистики, финансов, аудита.

Основная цель книги – дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А. В. Дятлова и П. Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы. Учебник предназначен для аспирантов, магистрантов, студентов бакалавриата, а также для всех интересующихся указанной проблематикой.

В статье предложен новый подход к автоматическому анализу коротких сообщений, поступающих на Интернет-порталы и электронную почту органов государственной власти. Разработанная модель позволяет выполнять классификацию коротких неструктурированных текстовых документов при недостатке статистической информации и слабой степени пересечения тематических рубрик. Входными данными для алгоритма построения модели является множество рубрик и обучающая выборка, а его результатом являются нечеткие весовые коэффициенты значимых слов тезаурусов рубрик, что обеспечивает корректное представление характеристик документа и работу алгоритма рубрицирования (классификации).