Мансуров А.К. Прогнозирование валютных кризисов с помощью методов фрактального анализа

Москва,2010, 103 стр. Магистерская диссертация. Содержание. Введение в международный валютный рынок. возникновение рынка Forex и основные тенденции его развития. Сущность фундаментально и технического анализа. Понятие торговой системы и ее практическое значение. Проблема прогнозируемости валютного рынка. Теоретические основы прогнозирования временных рядов. прогнозирование временных рядом методами линейного подхода. Анализ временных рядов исследу...

Методы статистического анализа временных рядов. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних. Моделирование тенденций развития. Моделирование колебательных и сезонных эффектов. Прогнозирование методом авторегрессии. Моделирование динамики в среде Spss.

М. , 2004. - 60 с. Учебное пособие Введение Классификация экономических прогнозов. Требования, предъявляемые к временным рядам, и их компонентный состав Основные показатели динамики экономических явлений. Использование скользящих средних для сглаживания временных рядов Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей Использование адаптивных методов в экономическом а...

М.: Статистика, 1973. - 104 с. В книге излагаются некоторые методы анализа и прогнозирования временных рядов, такие, например, как экспоненциальное сглаживание, гармонический анализ. Большое внимание уделяется вопросам изучения сезонности. Рассматриваются проблемы многофакторного прогнозирования экономических показателей. Приводятся примеры, взятые из различных областей экономики. Книга рассчитана на широкий круг экономистов и статистиков, а такж...

М.: Статистика, 1980. - 102 с. Излагаются основные статистические методы выявления тенденции развития социально-экономических явлений. Рассматриваются особенности изучения взаимосвязи рядов динамики с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Исследуются методологические особенности многофакторного прогнозирования на основе рядов динамики. Построена многофакторная модель роста производительности труда. Для экономистов, статистиков, соци...

Прогнозирование как задача анализа временного ряда. Детерминированная и случайная составляющие: способы их выделения и оценки. Модели временного ряда: AR(p), MA(q), ARIMA(p,d,q). Идентификация моделей, оценка параметров, исследование адекватности модели, прогнозирование. Прогнозирование с помощью искусственных нейронных сетей, метод окон.

Учебное пособие для старших курсов геофизического факультета. - М.: РГГРУ, 2006. - 22 с. В пособии дается представление об основных понятиях и методах фрактального анализа результатов наблюдений - временных рядов. Вводятся понятия фрактальной размерности, спектра сингулярности, самоподобного сигнала, обобщенного броуновского движения, индекса Херста. Обсуждаются вопросы вычислений фрактальных характеристик временных рядов, приводятся примеры анал...

Сборник статей по анализу экономических данных методом "Гусеница" (SSA-анализ). 1. Н. Э. Голяндина, Д. В. Степанов. Варианты метода «гусеница»-ssa для прогноза многомерных временных рядов. В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью многомерного обобщения метода «Гусеница»-SSA. 2 Н. Э. Голяндина, К. Д. Усевич. Метод 2-D SSA-анализа для анализа двумерных полей. В данной работе рассматривается зада...

Целью статьи является выявление положительных и отрицательных сторон гипотез эффективного и фрактального рынков для проведения анализа и прогнозирования поведения динамики рыночных процессов.

Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. – 32 с. – 50 экз. Изложены статистические методы анализа и прогнозирования одномерных временных рядов, наиболее часто применяемые в экономической практике, в том числе и методы развивающегося направления статистических исследований – прогнозирование временных рядов с помощью адаптивных моделей. Предназначены для студентов 3 курса всех форм обучения специальностей 08080165, 08080062. Содержание Введе...