Использование метода Бокса-Дженкинса для прогнозирования временных рядов
Интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего; ARIMA – стандартизированная статистическая модель для прогнозирования и анализа временных рядов. Процесс идентификации, оценки и проверки модели на специфичных наборах данных (Бокса-Дженкинса).
Подобные документы
Понятие и сущность временных рядов. Нестационарные временные ряды: модели тренда, сезонности, аддитивная, мультипликативная. Методы анализа временных рядов, анализ автокорреляционной функции и коррелограммы. Адаптивные методы прогнозирования показателей.
реферат, добавлен 31.07.2012- 2. Исследование влияния метода прогнозирования на анализ различных типов экономических временных рядов
Исследование возможности применимости различных методов прогнозирования при построении прогнозов экономико-социологических рядов различных типов. Структура искусственного нейрона. Обучение нейронных сетей. Построение прогноза с помощью ARIMA-моделей.
курсовая работа, добавлен 20.10.2012 Основные задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды и их основные характеристики. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008История возникновения эконометрики как науки. Временные ряды, процесс белого шума, авторегрессии и скользящего среднего. Понятие нестационарных временных рядов. Тренд и его анализ. Автокорреляция уровней временного ряда. Сглаживание временных рядов.
курсовая работа, добавлен 03.01.2011История возникновения и развитие эконометрики как науки. Суть и особенности процессов белого шума, авторегрессии и скользящего среднего. Понятие нестационарных временных рядов, тренд и его анализ. Автокорреляция уровней и сглаживание временных рядов.
курсовая работа, добавлен 09.01.2013Поиск модели для прогноза временных рядов с учетом минимизации ошибок и высокой точности прогноза. Разработка алгоритмов для прогноза временных рядов, основанных на подходе "Rolling forecasting origin" и их реализация в среде программирования Python.
статья, добавлен 11.02.2021Теоретическое обоснование выбора спецификации моделей временных рядов различными подходами. Классический подход на базе метода максимального правдоподобия. Байесовский подход на базе метода релевантных векторов. Тестирование подходов на реальных данных.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Сущность технологии системно-когнитивного анализа и его инструментария. Методика применения СК-анализа для построения семантических моделей временных рядов, решения задач прогнозирования и поддержки принятия решений, исследования предметной области.
статья, добавлен 26.04.2017Рассмотрение понятия процесса прогнозирования, типов временных рядов, методов регрессионного анализа и их применения для организации прогнозирования. Математическое описание web-ресурса для прогнозирования многомерных временных последовательностей.
статья, добавлен 18.07.2018Теоретические аспекты понятия "временной ряд": сущность, его составляющие элементы и типы. Основные методы, которые используются для анализа временных рядов, особенности их применения. Использование временных рядов в экономических исследованиях.
контрольная работа, добавлен 30.11.2012Рынок ценных бумаг: понятие и порядок классификации. Характеристика рыночного риска и диверсификации портфеля. Особенности российского рынка акций. Сущность портфельной теории Марковица и Тобина, их отличия. Прогнозирование по модели Бокса-Дженкинса.
дипломная работа, добавлен 26.07.2013Модели стационарных и нестационарных временных рядов, идентификация изучения. Визуальное изучение графических представлений. Автокорреляционный анализ изучения зависимостей и спектральный анализ циклического поведения. Упрощённые статистические модели.
реферат, добавлен 19.12.2011Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов. Сущность методов исключения тенденции. Включение в модель регрессии фактора времени. Определение параметров стадий тренда и коэффициента их устойчивости.
реферат, добавлен 14.11.2015Определение понятия временных рядов и их основных элементов. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда, автокорреляция его уровней и выявление структуры. Метод наименьших квадратов. Идентификация модели стационарных и нестационарных рядов.
реферат, добавлен 06.11.2011Комплексные рекомендации по построению экономико-математических моделей и решению задач исследования операций в области линейного программирования, сетевого планирования, регрессионного анализа, прогнозирования временных рядов и управления запасами.
учебное пособие, добавлен 05.05.2011Рассмотрение адаптивной модели прогнозирования временных рядов. Информационная ценность статистических наблюдений. Алгоритмические схемы вычислений быстрого приспособления структуры и параметров модели к изменению условий, определяющих разные процессы.
статья, добавлен 19.10.2016Понятие временных рядов и их составляющих, задачи и этапы анализа временных рядов. Выявление аномальных наблюдений, гипотеза существования тенденции и методы сглаживания временных рядов. Построение прогнозов динамики средней продолжительности жизни.
курсовая работа, добавлен 28.06.2014- 18. Эконометрика
Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.
курс лекций, добавлен 16.05.2016 Рассмотрение двух типов временных рядов – авторегрессионной последовательности и процессов со скользящим средним. Автокорреляционная функция и анализ статистических характеристик имитируемых случайных процессов. Характеристика и сущность script-файлов.
лабораторная работа, добавлен 14.05.2011Место и роль информационных технологий в процессе формирования и анализа долговременных временных рядов. Разработка концептуальной схемы информационного обеспечения процесса построения исторических временных рядов социально-экономических показателей РФ.
статья, добавлен 31.05.2018Методы анализа временных рядов, их структура и компоненты, модели экспоненциального сглаживания. Аддитивная и мультипликативная модели, детерминированная и случайная составляющая. Исследование и оценка возможности прогнозирования в программе Statistica.
курсовая работа, добавлен 13.11.2015Общие понятия эконометрических моделей и задачи экономического анализа, решаемые на их основе. Применение регрессионного анализа в экономике. Определение параметров модели парной линейной регрессии. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.
курс лекций, добавлен 14.10.2017Построение дерева проблем и дерева задач. Выбор метода прогнозирования затрат. Метод скользящей средней. Метод экспоненциального сглаживания. Изучение временных рядов. Применение метода экстраполяции. Расчет простого среднего значения показателя.
курсовая работа, добавлен 15.06.2013Изучение методов и алгоритмов получения временных рядов из данных социальной сети Twitter. Обработка полученных временных рядов в виде построения фазовых портретов. Анализ теории количественного рекуррентного анализа в обнаружении экстремальных событий.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Определение числовых характеристик и автокорреляционной функции исходной реализации. Нахождение коэффициентов нескольких моделей авторегрессии – скользящего среднего, определение критерия качества. Исследование качества полученных случайных моделей.
курсовая работа, добавлен 16.09.2017