Прогнозирование грузооборота порта в условиях риска и неопределенности

Предлагаются методы, позволяющие прогнозировать грузовую базу морского порта в условиях нестабильной внешней и внутренней среды. Методы прогнозирования базируются на применении классических методов прогнозирования, таких как многофакторный регрессионный анализ, а также с использованием искусственных нейронных сетей, что значительно снижает степень ошибки прогноза. Надежность полученных методик подтверждается значением статистик R2 и (уровень доверия) и F(уровень значимости). Данная книга ориентирована на практиков в стивидорном бизнесе, аспирантов по профилю "Экономика на транспорте", преподавателей, читающих профильные предметы по "Экономики транспорта", а также, читающих такие предметы как "Эконометрика", "Исследование операций", Прогнозирование и планирование в условиях рынка", "Статистика".