Информационный центр "Центральный Дом Знаний"
Онлайн всего: 1 Гостей: 1 Пользователей: 0
|
Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядовЛукашин Ю.П. 
Год выпуска: 2003 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие.............................................................................................3 Введение....................................................................................................6 Глава 1. ПРОСТЕЙШИЕ АДАПТИВНЫЕ МОДЕЛИ И ИХ СВОЙСТВА.............................................................14 § 1. Временные ряды и стохастические процессы...........14 § 2. Экспоненциальное сглаживание.................................17 § 3, Начальные условия экспоненциального сглаживания........................................,...........................22 § 4, Выбор постоянной сглаживания.................................24 § 5, Реакция модели на некоторые стандартные входные потоки данных.................................................29 § 6, Свойство оптимальности...............................................34 § 7. Модели линейного роста...............................................35 § 8. Стохастический процесс Тейла и Вейджа................37 § 9. Примеры „..,......................................................................41 Глава 2. РАЗВИТИЕ МОДЕЛЕЙ С ПОСТОЯННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ АДАПТАЦИИ..................................47 § I. Адаптивная модель для изучения эволюционирующих законов распределения вероятностей.......47 § 2. Сезонные модели.............................................................50 § 3. Аппроксимация полиномиальных трендов с помощью многократного сглаживания...................62 § 4. Обобщенная модель Брауна........................................76 § 5. Примеры...........................................................................88 Глава 3. АДАПТИВНАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА, ГЕНЕРИРУЕМОГО АВТОРЕГРЕССИОННОЙ СХЕМОЙ С ДРЕЙФУЮЩИМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ.........90 § 1. Общая схема адаптивного фильтра..........................• 90 § 2. Адаптация коэффициентов модели авторегрессии... 93 § 3. Примеры...........................................................................96 Глава 4. МОДЕЛИ С АДАПТИВНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ АДАПТАЦИИ..................................98 § 1. Скорость реакции как функция следящего контрольного сигнала (модель Тригга — Лича).......98 § 2. Регулирование параметра адаптации по изменениям спектральных характеристик........ 105 § 3. Адаптация параметра методом эволюции..............114 Глава 5. АДАПТИВНЫЕ КОМБИНИРОВАННЫЕ МОДЕЛИ...........................................................................121 § I. Адаптивная селективная модель..............................121 § 2. Адаптивная гибридная модель.................................. 124 § 3. Примеры.........................................................................126 Глава 6. БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД К КРАТКОСРОЧНОМУ ПРОГНОЗИРОВАНИЮ.......................136 § 1. Модель с множеством состояний..............................136 § 2. Байесовский подход...................................................... 140 § 3. Реализация метода.......................................................147 § 4. Сравнение методов.......................................................155 Глава 7. МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ - СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО (метод Бокса - Дженкинса)................160 § 1. Общее описание моделей и их свойств..................160 12. Идентификация моделей. Интерпретация R2 в моделях АРСС........................172 § 3. Оценивание моделей и прогнозирование................182 § 4. Прогнозирование после логарифмического преобразования...............................................,.............196 § 5. Агрегирование рядов и моделей.,..............................198 § 6. Примеры............................................,............................200 Глава 8. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ..................................................209 § 1. Анализ линейных динамических эконометрических моделей.........................................209 § 2. Адаптивная модель множественной регрессии..............................................,.........................214 § 3. Адаптивная модель производственной функции... 218 Глава 9. НЕТРАДИЦИОННЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ...............................226 § I. Условия применимости традиционного корреляционного анализа...........................................226 § 2. Постановка проблемы.................................................227 § 3. Модифицированный коэффициент корреляции.....229 § 4. Адаптивный коэффициент корреляции....................230 § 5. Корреляционный анализ отклонений от заданных уровней....................................................232 § 6. Условный коэффициент корреляции........................234 § 7. Вероятностный коэффициент корреляции..............235 § 8. Пример............................................................................237 Глава 10. ФАЗОВЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ...........................................................................240 § 1. Постановка проблемы.................................................240 § 2, Разбиение временного ряда на фазы......................241 § 3, Фазовый анализ инвестиционных циклов в США и Западной Европе........................................247 Глава 11. АДАПТИВНАЯ ГИСТОГРАММА, ПРОБЛЕМА ОПТИМИЗАЦИИ.............................256 § 1. Постановка проблемы.................................................256 § 2. Адаптивная процедура обновления гистограммы...................................................................257 § 3. Проблемы оптимальности адаптивной процедуры обновления гистограммы.......................258 § 4. Адаптивный анализ распределения кассовых остатков........................,................................264 Глава 12. КРИТЕРИИ ДИККИ - ФУЛЛЕРА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ХАРАКТЕРА ТРЕНДА (обнаружение единичных корней) ......268 § 1. Детерминированный и случайный характер тренда............................................................268 § 2. Ложные тренды...................,.........................................270 § 3. Критерий Дикки - Фуллера для обнаружения единичных корней.........................................................273 § 4. Расширенный критерий Дикки — Фуллера............277 § 5, Современные методы построения модели АРИСС..............................................................287 Глава 13. ИНТЕГРИРОВАННОСТЬ И КОИНТЕГРИ- РОВАННОСТЬ ПЕРЕМЕННЫХ............................296 § 1. Интегрированность и коинтегрированность двух переменных...........................................................296 § 2. Коиитеграция многих переменных............................299 § 3. Коиитеграция и модели корректировки ошибок.....304 § 4. Критерии коинтеграции..............................................308 Глава 14. РЕКУРРЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ ТРАЕКТОРИЙ ПАРАМЕТРОВ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ..........................310 § I. Рекуррентное оценивание параметров регрессии........................................................................31! § 2. Скользящая регрессия................................................315 § 3. Взвешенная регрессия.................................................316 § 4. Рекуррентное оценивание параметров взвешенной регрессии..................................................320 § 5. Оценка траекторий параметров регрессии методом адаптивных ковариаций.............................324 § 6. Связь адаптивной регрессии с адаптивным корреляционным анализом.........................................328 § 7. Модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью................................................330 Глава 15. КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУРСОВ ВАЛЮТ С ПОМОЩЬЮ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ..............................337 § 1. Постановка проблемы.................................................338 § 2. Анализ случайности движения курсов валют........340 § 3. Адаптивная модель прогнозирования временного ряда с неустойчивым характером колебаний.......................................................................342 § 4. Прогнозирование курсов валют................................346 Глава 16. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВАЛЮТНЫХ АУКЦИОНОВ НА МОСКОВСКОЙ МЕЖБАНКОВСКОЙ ВАЛЮТНОЙ БИРЖЕ....................................................352 § 1. Цели исследования.......................................................352 § 2. Теоретические модели валютных торгов.................353 § 3. Анализ исходных данных.......................,....................360 § 4. Модели торгов для растущего курса.......................362 § 5. Модели торгов для падающего валютного курса... 370 § 6, Оценка качества статистических моделей..............373 § 7. Возможные способы использования моделей.........376 Заключение...........................................................................................378 Приложения..........................................................................................381 Литература...........................................................................................400 |
Loading
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов