• формат djvu
  • размер 12.03 МБ
  • добавлен 13 января 2010 г.
Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория
М.: Мир, 1980 г. 536 с.

Монография посвящена изучению временных рядов, встречающихся в различных областях физики, механики, астрономии, техники, экономики, биологии, медицины. Основная ориентация книги - практическая: методы теоретического анализа иллюстрируются детально проработанными примерами, а результаты наглядно представлены на многочисленных графиках. Для более глубокого понимания выводов и выкладок приводится большое число упражнений. Книга рассчитана на математиков и специалистов различных областей науки и техники. Она доступна аспирантам и студентам университетов.

Вероятностное описание случайных величин.
Введение.
Случайное событие. Вероятность.
Случайная величина.
Законы распределения случайной величины.
Показатели центра распределения.
Моменты распределения.
Показатели меры рассеяния.
Показатели формы распределения - коэффициент ассимметрии.
Показатели формы распеределения - эксцесс.
Плотность распределения функции от случайной величины.
Математическое ожидание функции от случайной величины.
Линейное преобразование случайной величины.
Общие свойства случайных величин с произвольным законом распределения.
Аналитические законы распределения случайных величин.
Введение.
Биномиальное распределение.
Распределение Пуассона.
Равномерное распределение.
Нормальное распределение.
Логнормальное распределение.
Распределение Лапласа.
Распределение Коши.
Распределение Парето.
Обобщенное экспоненциальное распределение.
Поиск интегральной функции распределения путем численного интегрирования плотности распределения.
Поиск интегральной функции распределения путем разложения плотности распределения в ряд с последующим аналитическим интегрированием этого ряда.
Моделирование с помощь. равномерного распределения случайных чисел с произвольной плотностью распределения.
Приложение 2.1 Гамма-функция Эйлера.
Спефиальные распределения вероятностей.
t-распределение Стьюдента.
? 2 -распределение.
F-распределение.
Оценка параметров распределения по выборке случайной величины.
Введение.
Оценка центра распределения.
Оценка дисперсии и среднеквадратичного отклонения.
Оценка коэффициента асимметрии и эксцесса.
Исключение промахов из выборки.
Статистические выводы.
Введение.
Выборочное распределение выборочной средней.
Доверительный интервал для генеральной средней.
Выборочное распределение выборочной дисперсии.
Доверительный интервал для генеральной дисперсии.
Статистическая проверка гипотез.
Проверка гипотез о величине генеральной средней.
Проверка гипотез о величине генеральной дисперсии.
Идентификация заокна распределения случайной величины.
Введение.
Группировка данных. Оптимальное число интервалов группировки.
Построение гистогрмаммы распределения.
Гистограмма логарифмов относительных изменений индекса РТС.
Использование критериев согласия при идентификации закона распределения случайной величины.
Корреляция случайных величин.
Введение.
Функция регрессии.
Линейная корреляция.
Коэффициент корреляции. Ковариация.
Математическое ожидание и дисперсия линейной комбинации случайных величин.
Оценка ковариации и коэффициента корреляции по выборке случайных величин.
Оценка коэффициентов линейной регрессии по выборке случайных величин.
Линейная регрессия как наилучшая оценка по методу наименьших квадратов.
Регрессионный анализ.
Введение.
Выбор вида математической модели.
Расчет параметров математической модели.
Сущность метода наименьших квадратов.
Свойства ошибок метода наименьших квадратов.
Оценка параметров однофакторной линейной регрессии.
Коэффициент детерминации.
Необратимость решений МНК.
Статистические выводы о величине параметров однофакторной линейной регрессии.
Статистические выводы о величине коэффициента детерминации.
Полоса неопределенности однофакторной линейной регрессии.
Прогнозирование на основе однофакторной линейной регрессии.
Проверка допущений МНК.
Сведения нелинейной функциональной зависимости к линейной путем преобразования данных.
Функция регрессии как комбинация нескольких функций.
Анализ Фурье.
Введение.
Численный анализ Фурье.
Амплитудно-частотная характеристика.
Пример выделения основной гармоники с помощью анализа Фурье.
Применение МНК при изучении динамических рядов.
Введение.
Модель динамики цен активов.
Определение тренда.
Статистические выводы о величине параметров регрессии.
Полоса неопределенности рассеяния эмпирических данных относительно линии регрессии.
Проверка допущений МНК.
Сглаживание динамических рядов.
Введение.
Типы скользящих средних.
Простая скользящая средняя.
Взвешенная скользящая средняя.
Экспоненциальная скользящая средняя.
Точки пресечения экспоненциально сглаженных кривых.
Выбор величины показательного процента для экспоненциальной скользящей средней.
Экспоненциальная скользящая средняя с переменным показательным процентом.
Дисперсия скользящих средних.
Адаптивное моделирование динамических рядов.
Введение.
Адаптивное моделирование линейного тренда с помощью экспоненциальных скользящих средних.
Адаптивное моделирование параболического тренда с помощь. Экспоненциально скользящих средних.
Выбор величины показательного процента при адаптивном моделировании.
Адаптивное моделирование с переменным показательным процентом.
Механические торговые системы.
Введение.
Механический и интуитивный подход к торговле.
Свойства МТС.
минимальное число сделок.
Тестирование МТС.
Отчет о величине торгового счета.
Сгруппированный отчет о величине торгового счета.
Отчет о сделках.
Сводный отчет.
Математическое ожидание дохода сделки.
Кумулятивная кривая дохода сделки.
Вероятность получения убытка в серии последовательных сделок.
Вероятность разорения в серии последовательных сделок.
Управление капиталом.
Введение.
Ограничение суммы убытка в сделке.
Ограничение процента убытка в сделке.
Максимизация средней величины дохода МТС.
Оптимизация соотношения дохода и риска МТС.
Анализ соотношения скользящих средних от кумулятивной кривой дохода сделок.
Критерий серий.
Увеличение объема выигрывающей позиции.
Управление риском портфеля на основе анализа ковариаций активов.
Введение.
Корреляция активов и риск портфеля.
Понижение риска портфеля. Диверсификация.
Граница эффективности.
Постановка задачи по оптимизации портфеля.
Введение ограничений на состав и веса активов в портфеле (лимитов).
Численное решение задачи оптимизации портфеля с учетом метода Монте-Карло.
Управление риском портфеля на основе анализа квантильных мер риска.
Введение.
Понятие Value-at-risk и Shortfall-at-risk.
Вычисление Value-at-risk и Shortfall-at-risk.
Оптимизация портфеля с учетом Value-at-risk и Shortfall-at-risk.
Рекомендуемая литература.
Похожие разделы
Смотрите также

Беляков С.С. Использование агрегирования в методах нелинейной динамики для анализа и прогнозирования временных рядов котировки акций

Дисертация
  • формат pdf
  • размер 1.48 МБ
  • добавлен 26 марта 2011 г.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики. - Ставрополь: СГУ, 2005. – 158 с. Научный руководитель - доктор физ. -мат. наук, профессор В. А. Перепелица. Аннотация. Цель и задачи исследования. Целью настоящей диссертационной работы является исследование потенциальной прогнозируемости временных рядов курсов акций на фондовой бирже России на баз...

Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов

  • формат pdf
  • размер 20.05 МБ
  • добавлен 15 сентября 2011 г.
Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 522 с. ISBN 5-93517-287-9. Рассмотрены основные методы обработки многомерных экспериментальных данных объектов числовой и нечисловой природы, разведочный анализ и представление данных. Приведено систематическое описание следующих методов многомерной статистической обработки: анализ главных компонент; каноническая корреляция; дискретно-косинусное преобразование и вейвлет-анализ: дискрими...

Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов

  • формат pdf
  • размер 4.2 МБ
  • добавлен 07 декабря 2009 г.
М.: Радио и связь, 1997. - 112 с. Рассмотрены методы анализа динамических (временных) рядов и построения прогнозов, в том числе методы оценки параметров моделей и диагностической проверки моделей; методы оценки ошибки прогнозов. Рассмотрены интегральные и разностные схемы, методы сглаживания и сезонные ряды. Книга рассчитана на специалистов, занимающихся задачами построения прогнозов, на студентов вузов и на слушателей системы дополнительного про...

Кендэл М. Временные ряды

  • формат djvu
  • размер 3.35 МБ
  • добавлен 17 ноября 2009 г.
М.: Финансы и статистика, 1981 г. 191 с. Данную книгу можно считать кратким практическим руководством по анализу временных рядов. При небольшом объеме она знакомит читателя с важнейшими современными методами анализа временных рядов, причем для ее понимания не требуется высокой математической подготовки. Круг вопросов, рассматриваемых в книге, достаточно широк. С одной стороны, изучаются методы, представляющие арсенал исследователя одномерных и мн...

Крылов А., Шишкин A. Цена, доход, доходность.Финансовая эконометрика/ презентация

Презентация
  • формат pdf
  • размер 496.22 КБ
  • добавлен 02 ноября 2010 г.
Крылов А. Шишкин A. Финансовая эконометрика. Цена, доход, доходность. ARMA, GARCH/ презентация. План семинара. Цена, доход и доходность. Определения. Временные ряды: стационарность, автокоррелированность и автокоррелированность ошибок. ARMA. Гетероскедастичность и GARCH. Области использования моделей.

Курсовая работа - Прогнозирование объемов покупки и продажи евро коммерческим банком

Курсовая работа
  • формат doc
  • размер 1.07 МБ
  • добавлен 20 июня 2008 г.
Теоретическая часть работы - обработка временных рядов, их моделирование. Практическая часть - построение прогнозных моделей (адаптивные, ARIMA, экспоненциальное сглаживание, конечно-разностное дифференцирование)

Лоскутов А.Ю, Журавлев Д.И., Котляров О.Л. Применение метода локальной аппроксимации для прогноза экономических показателей

  • формат pdf
  • размер 361.66 КБ
  • добавлен 14 мая 2010 г.
Аннотация В работе обоснован подход к исследованию нерегулярных временных рядов, основанный на представлениях нелинейной динамики. При этом ряд представляется как набор некоторых векторов состояний с известными функциями перехода к следующему состоянию. Посредством применения метода локальной аппроксимации решается задача прогнозирования нерегулярных временных рядов, описываются критерии улучшения прогноза. Показаны основные отличия и преимуществ...

Лукашин Ю.П. (сост.) Анализ авторегрессий. Сборник статей

Статья
  • формат djvu
  • размер 5.94 МБ
  • добавлен 15 марта 2011 г.
М.: Статистика, 1978. - 232 с. В предлагаемый вниманию читателя сборник включены статьи видных английских и американских ученых, посвященные авторегрессионным моделям, которые на практике достаточно хорошо описывают многие временные ряды. В сборнике рассматриваются как теоретические проблемы, связанные с анализом авторегрессии, так и различные методы оценивания параметров модели и вопросы анализа качества подбора авторегрессионных схем. Книга адр...

Медведев Г.А., Морозов В.А. Практикум на ЭВМ по анализу временных рядов

  • формат pdf
  • размер 1.78 МБ
  • добавлен 07 декабря 2009 г.
Учебное пособие. Минск, Электронная книга БГУ. 2004. - 194 с. Стационарные и случайные временные ряды. Оценивание регрессии. Выделение трендов. Прогнозирование временных рядов. Спектральный анализ временных рядов. Многомерные временные ряды. Обработка изображений.

Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов

  • формат djvu
  • размер 3.17 МБ
  • добавлен 25 января 2010 г.
М.: Мир, 1982 г. 432 с. В двух первых главах приводится обзор основных математических и статистических понятий, необходимых для чтения книги. Содержание этих глав составляют математические методы, применяемые при анализе временных рядов. Среди них наиболее важный - преобразование Фурье и его модификации. Преобразование Фурье и его быстрая реализация на цифровых устройствах в последнее время обрели особую важность и служат основным инструментом, и...