etip

Экономика: теория и практика

Economics: Theory and Practice

2224-042X

Кубанский государственный университет

318

Научная статья

Original article

Учетно-аналитические системы

Accounting System Analysis

Емкостный метод анализа редких событий в экономике

The capacitive method of rare events analysis in the economy

Кораблев Ю. А.

Кораблев

Ю. А.

Korablev

Y. A.

yura-korablyov@yandex.ru

кандидат экономических наук, ст. преподаватель Финансового университета при Правительстве Российской Федерации

Ph.D., Senior Lecturer at Financial University under the Government of the Russian Federation

Финансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииFinancial University under the Government of the Russian Federation

05 12 2016

44 4 59 64 05 12 2016

2016

Кораблев Ю. А. (Автор)

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Статья содержит план исследования развития метода анализа редких событий на примере возникновения спроса (покупок) на произвольный вид продукции, происходящий не регулярно, не периодично, с ходом времени. Разрабатываемый метод может быть универсальным для любой сферы торговли или оказания услуг. Возможности разрабатываемого метода не ограничиваются торговлей, он может применяться при анализе других экономических, исторических, социальных событий.

The article contains the outline of the study of rare events analysis method by the example of the emergence of demand (purchases) on an arbitrary kind of products originating not regularly, periodically, with the passage of time. The developed method can be universal for any sphere of trade and services. The ability to develop a method is not limited to trade, it can be applied in the analysis of other economic, historical and social events.

емкостный метод редкие события сеть распространителей моделирование

capacitive method rare events network distributors consumption rate modeling

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М., 1998.

Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб., 2002.

Кораблев Ю.А. Емкостный метод определения функции скорости потребления // Экономика и менеджмент систем управления. 2015. Т. 15. № 1.1. С. 140–150.

Кораблев Ю.А. Обоснование емкостного метода определения спроса // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2015. № 5. С. 96–101.

Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М., 2003.

Мишулина О.А. Статистический анализ и обработка временных рядов. М., 2004. С. 180.

Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: сб. работ / под ред. И.С. Енюкова. М., 1989.

Croston J.D. Forecasting and stock control for intermittent demands // Operational Research Quarterly. 1972. Vol. 23. P. 289–303.

Efron B. Bootstrap methods: another look at the jackknife // Annals of Statistics. 1976. № 7. P. 1–26.

Efron B., Tibshirani R.J. An Introduction to the Bootstrap. New York, 1993.

Nong Ye. The Handbook of Data Mining. Arizona State University, LEA Publishers, Mahwah, New Jersey, 2003.

Shenstone L., Hyndman R.J. Stochastic models underlying Croston’s method for intermittent demand forecasting. Monash University, Australia, Working Paper 1, 2003.

Smart C.N. Bootstrap your way for better forecast. Midrange Enterprice, 2004.

Willemain T.R., Smart C.N., Shockor J.H., DeSautels P.A. Forecasting intermittent demand in manufacturing: a comparative evaluation of Croston’s method // International Journal of Forecasting. 1994. № 10. P. 529–538.