title: Statistical methods of forecasting social and econometric indicators
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Эпштейн Мая Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Цветков Андрей Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tsvetkov Andrei
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bure Vladimir Mаnsurovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013593
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12278
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В исследовании рассматриваются эмпирические модели, описывающие долю населения старше 65 в странах Европы.Выбрано 7 влияющих факторов. Построено 16 моделей. Для анализа качества моделей выбран коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации. Для того что бы проверить статистическую значимость самой модели и статистическую значимость ее объясняющих переменных выбраны F-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента соответственно. В работе так же используется анализ остатков для проверки автокорреляции и нормального распределения критерием Дарбина-Уотсона и Колмогорова-Смирнова соответственно. Методами сравнения моделей были выбраны критерий Акаике (AIC) и Шварца (SC). Проведен анализ моделей и выбраны наилучшие модели в своих группах. На основании этих моделей построен прогноз. Сделано заключение.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The study examines empirical models describing the proportion of the population over 65 in Europe. 7 influencing factors were selected. 16 models are built. For the analysis of the quality of models, the determination coefficient and the adjusted determination coefficient are chosen. In order to check the statistical significance of the model itself and the statistical significance of its explanatory variables, Fisher's F-criterion and the Student's t-criterion, respectively, were chosen. In this work, we also use residual analysis to test the autocorrelation and normal distribution by the Durbin-Watson and Kolmogorov-Smirnov criterion, respectively. The Akaike (AIC) and Schwartz (SC) tests were used to compare the models. The analysis of models is carried out and the best models in the groups are chosen. Based on these models, a forecast is constructed. The conclusion is made.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эмпирическая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социально экономический показатель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: критерий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: empirical model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: socio-economic indicator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: criterion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Statistical methods of forecasting social and econometric indicators
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Статистические методы прогнозирования социальных и эконометрических показателей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Tsvetkov_Andrey.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12278/1/VKR_Tsvetkov_Andrey.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 4,23 MB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Cvetkov025.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12278/2/reviewSV_Recenziya_Cvetkov025.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 234,12 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Cvetkov026.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12278/3/reviewSV_Recenziya_Cvetkov026.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 137,85 kB
resources.filename: reviewSV_st006717_Bure_Vladimir_Mansurovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12278/4/reviewSV_st006717_Bure_Vladimir_Mansurovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,83 kB