Применение метода релевантных векторов (ARD) для краткосрочного прогнозирования и анализа финансовых временных рядов
Теоретическое 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.
Подобные документы
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).
статья, добавлен 19.12.2017Понятие 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 31.07.2012Теоретические 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 30.11.2012- 4. 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 Построение 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 15.06.2013Понятие 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 28.06.2014Сущность 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 26.04.2017Исследование графического представления статистической информации. Показатели рядов динамики и методы их расчёта. Выявление и характеристика основной тенденции развития экономического временного ряда. Общее понятие и значение индексного метода анализа.
контрольная работа, добавлен 10.05.2015Место 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 31.05.2018Рассмотрение 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 18.07.2018Использование прогнозирования с целью накопления материала для обоснованного выбора концепции развития или планового решения. Анализ временных рядов и причинных связей. Содержание метода Брауна, линейное и квадратичное экспоненциальное сглаживание.
курсовая работа, добавлен 17.12.2010Нелинейные методы анализа временных рядов. Динамические системы, пространство состояний, орбиты и аттракторы систем. Вложение по Такенсу. Оценка временного лага. Функция взаимной информации. Ближайшие и средние ложные соседи. Регрессия опорных векторов.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Определение 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 06.11.2011Определение понятия сингулярного спектрального анализа, как математического метода анализа временных рядов, при котором рассматривается поведение цены. Ознакомление с эмпирическими ортогональными функциями. Изучение алгоритма спектрального анализа.
реферат, добавлен 18.08.2014Схема 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 21.12.2019Изучение 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 01.12.2019Возможности 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 30.05.2018Основные 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 21.08.2008Поиск 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 11.02.2021Разработка метода и модели трансформации данных. Формальное описание последовательностей трансформаций в общем виде, а также их представление в виде процессов обработки. Классификаторы, определённые для исходных временных рядов и их представлений.
статья, добавлен 14.09.2021Типы данных и виды переменных, используемых в эконометрических исследованиях экономических явлений. Применение моделей кривых роста в прогнозировании временных рядов. Моделирование сезонных колебаний. Отбор факторных признаков при построении регрессии.
учебное пособие, добавлен 25.03.2015Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 02.02.2018История 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 09.01.2013Изучение 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 14.11.2015Анализ 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 30.07.2017