Сравнительный анализ прогнозных моделей ARIMA и LSTM на примере акций российских компаний
Поиск 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.
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 31.07.2012Определение 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 06.11.2011Схема тестирования рядов динамики волатильности курсов акций нефтяных компаний, которая может быть использована для волатильности курсов акций нефтяных компаний и других финансовых временных рядов. Проведение расчетов показателя Херста и R/S анализа.
статья, добавлен 21.12.2019Возможности MS Excel для построения мультипликативных и аддитивных моделей временных рядов. Построение графика зависимости уровня ряда от времени, мультипликативной модели. Оценка сезонной компоненты. Расчет значений с учетом циклической компоненты.
лабораторная работа, добавлен 30.05.2018Интегрированная 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).
статья, добавлен 19.12.2017Разработка декомпозиционных вероятностно-детерминированных математических моделей. Использование алгоритма обобщенного метода Бокса-Дженкинса. Применение трендового или декомпозиционного подходов к прогнозированию нестационарных временных рядов.
статья, добавлен 27.07.2016Определение цели и задач прогнозирования с учетом конкретного потребителя. Определение временных горизонтов прогнозирования. Предварительное определение типа прогноза, метода прогнозирования. Определение состава исходной информации, ее источников.
контрольная работа, добавлен 13.05.2012Теоретические 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 30.11.2012Понятие 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 28.06.2014Модели 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 19.12.2011Место 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 31.05.2018Основные 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 21.08.2008Изучение 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 01.12.2019Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных. Стационарные ряды и модели ARMA. Регрессионный анализ для стационарных объясняющих переменных. Процедуры для различения TS и DS рядов. Оценивание модели коррекции ошибок.
учебное пособие, добавлен 17.12.2013Сущность 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 26.04.2017Анализ роста объемов реализации товара, параметры, качество и выбор уравнения тренда с помощью коэффициента автокорреляции в остатках. Определение среднемесячного коэффициента роста затрат производства. Расчет уравнения регрессии для прогноза затрат.
контрольная работа, добавлен 11.10.2011История 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 09.01.2013Особенности процесса моделирования временных рядов методами нелинейной динамики. Анализ фазового портрета временных рядов объема поступления транспортных средств на остановку городского пассажирского транспорта. Характеристика понятия "квазицикл".
доклад, добавлен 30.09.2012Анализ колебаний курса USD/RUB и определения интегрируемости соответствующего ему временного ряда. Исследование валютной пары линейными методами. Преимущества обобщенного теста Дики–Фуллера при определении порядка интегрируемости временных рядов.
статья, добавлен 30.07.2017Изучение 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 14.11.2015История 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 03.01.2011Разработка метода формирования портфелей ценных бумаг на основе вычисления фрактальной размерности временных рядов их доходности. Оценка его применимости при формировании портфелей акций российских и зарубежных компаний нефтегазовой отрасли.
автореферат, добавлен 02.09.2018Три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогноза в эконометрике. Понятие о временных рядах и их виды. Решение задач определения парной и множественной регрессии. Использование независимых переменных в регрессионных моделях.
учебное пособие, добавлен 01.06.2013Теоретическое 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 01.12.2019Изучение типологии данных моделирования временных рядов при построении эконометрической модели. Анализ динамики автокорреляций коэффициентов величины во временных рядах тенденций и циклических колебаний значений. Расчет значений сезонной компоненты.
лекция, добавлен 08.10.2013