Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов.
Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклических колебаний, гистограмм, модели семейства ARIMA, ARCH. Приводятся примеры прогнозирования курсов акций, валют, цен на золото. Материалы пособия апробированы на занятиях в МЭСИ, МИРБИС и других вузах. Для студентов, аспирантов, преподавателей экономических вузов, менеджеров и финансовых аналитиков.
Временные ряды и стохастические процессы.
Временной ряд — это множество наблюдений, получаемых последовательно во времени. Если время изменяется дискретно, временной ряд называется дискретным. Мы будем рассматривать только дискретные временные ряды, в которых наблюдения делаются через фиксированный интервал времени, принимаемый за единицу счета. Переход от момента одного наблюдения к моменту следующего наблюдения будем называть шагом. Если значения членов временного ряда точно определены какой-либо математической функцией, то временной ряд называется детерминированным Если эти значения могут быть описаны только с помощью распределения вероятностей, временной ряд называется случайным.
Оглавление.
Предисловие
Введение
Глава 1. Простейшие адаптивные модели и их свойства
Глава 2. Развитие моделей с постоянными параметрами адаптации
Глава 3. Адаптивная модель прогнозирования временного ряда, генерируемого авторегрессионной схемой с дрейфующими коэффициентами
Глава 4. Модели с адаптивными параметрами адаптации
Глава 5. Адаптивные комбинированные модели
Глава 6. Байесовский подход к краткосрочному прогнозированию
Глава 7. Модели авторегрессии - скользящего среднего (метод Бокса - Дженкинса)
Глава 8. Моделирование взаимосвязанных временных рядов
Глава 9. Нетрадиционный корреляционный анализ временных рядов
Глава 10. Фазовый анализ временных рядов
Глава 11. Адаптивная гистограмма, проблема оптимизации
Глава 12. Критерии Дикки - Фуллера для идентификации характера тренда (обнаружение единичных корней)
Глава 13. Интегрированность и коинтегрированность переменных
Глава 14. Рекуррентные алгоритмы оценки траекторий параметров множественной регрессии
Глава 15. Краткосрочное прогнозирование курсов валют с помощью статистических моделей
Глава 16. Статистическое моделирование валютных аукционов на московской межбанковской валютной бирже
Заключение
Приложения
Литература
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов, учебное пособие, Лукашин Ю.П., 2003 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - pdf - Яндекс.диск.
Дата публикации:
Хештеги: #прогнозирование :: #временные ряды :: #Лукашин :: #2003
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Бюджетирование, От стратегии до бюджета пошаговое руководство, Немировский И.Б., Старожукова И.А., 2006
- Все, что должен знать руководитель компании о налогах, Толмачев И.А.
- Совместная деятельность, Учет и налоги в партнерстве, Фомичева Л.П.
- Офшоры, Урри Д., 2017
Предыдущие статьи:
- Налоговый контроль, ответственность и защита прав налогоплательщиков, монография, Тютин Д.В., 2014
- История денежного обращения и банковского дела в США, От колониального периода до Второй мировой войны, Ротбард М., 2009
- Динамика относительных цен, Теория, Статистические исследования, Вальтух К.К., 2002
- Оценка и управление недвижимостью, конспект лекций, Шевчук Д.А.