Раскрытие содержания математического моделирования как метода исследования и прогнозирования развития объектов народного хозяйства. Алгоритмы, модели и функции процедуры Эйткена. Оценивание ковариационной матрицы вектора при оценке объектов недвижимости.
Аннотация к работе
Синтез моделей как инструмент повышения точности прогнозирования Математическое моделирование как метод исследования и прогнозирования развития различных объектов народного хозяйства и формирования значений отдельных параметров объектов по праву приобретает широкое распространение у специалистов аналитических служб различных компаний. Очевидно, что один и тот же объект подвергается моделированию различными группами исследователей, каждая из которых строит модели, используя различные методики, а, главное, исходя из собственных представлений о поведении объекта. Пусть имеются m моделей прогнозирования эндогенной переменной P, каждая из которых доставляет некоторую оценку величины P. Обозначим эти оценки символами P(1), P(2), …, P(m) и составим из них вектор Рт={P(1), P(2), …, P(m)}. Образуем из этих констант вектор Cт ={c1, c2,…, cm} (9) Пусть известна ковариационная матрица S вектора оценок (1) и эта матрица невырождена, т.е.: ¦S¦? 0 (10) Методику оценивания элементов матрицы S рассмотрим ниже. Добавим, что матрицу S всегда можно представить в виде: S = ?02Q (11) где ?02 - произвольная положительная константа. В 2005 году Правительством Москвы было принято решение о применении методов массовой оценки стоимости недвижимого имущества, находящегося в собственности города. Расходы средств бюджета города Москвы на эту процедуру ежегодно составляли более 200 млн. рублей. При проведении работы по созданию модели массовой оценки нежилых помещений специалистами Финансовой академии был изучен опыт российских регионов (Санкт-Петербурга, Твери), а также учтены результаты исследований в области массовой оценки объектов недвижимости.