Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов

Подождите немного. Документ загружается.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие

Введение

Глава 1.

ПРОСТЕЙШИЕ

АДАПТИВНЫЕ

МОДЕЛИ

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

Модели

линейного роста 35

8. Стохастический процесс Тейла и

Вейджа

9. Примеры 41

Глава 2.

РАЗВИТИЕ

МОДЕЛЕЙ

ПОСТОЯННЫМИ

ПАРАМЕТРАМИ

АДАПТАЦИИ 47

1. Адаптивная модель для изучения эволюциони-

рующих законов распределения вероятностей 47

2. Сезонные модели 50

Аппроксимация

полиномиальных трендов

помощью многократного сглаживания 62

4. Обобщенная модель Брауна 76

5. Примеры 88

Глава 3. АДАПТИВНАЯ

МОДЕЛЬ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ВРЕМЕННОГО

РЯДА,

ГЕНЕРИРУЕМОГО

АВТОРЕГРЕССИОННОЙ

СХЕМОЙ

ДРЕЙФУЮЩИМИ

КОЭФФИЦИЕНТАМИ

1. Общая схема адаптивного фильтра 90

2. Адаптация коэффициентов модели авторегрессии... 93

3. Примеры

411

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

МОДЕЛ

121

1. Адаптивная селективная модель 121

2. Адаптивная гибридная модель 124

3. Примеры 126

Глава

6. БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД К КРАТКО-

СРОЧНОМУ

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

2. Идентификация моделей.

Интерпретация R

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

1. Условия применимости традиционного

корреляционного анализа 226

2. Постановка проблемы 227

3. Модифицированный коэффициент корреляции 229

412

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

Гл а в а 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

КОИНТЕГРИ-

РОВАННОСТЬ

ПЕРЕМЕННЫХ

296

1. Интегрированностьи коинтегрированность

двух

переменных 296

2. Коинтеграция многих переменных 299

3. Коинтеграция и модели корректировки ошибок 304

4. Критерии коинтеграции 308

413

ГлаваН.

РЕКУРРЕНТНЫЕ

АЛГОРИТМЫ

ОЦЕНКИ

ТРАЕКТОРИЙ ПАРАМЕТРОВ

МНОЖЕСТВЕННОЙ

РЕГРЕССИИ 310

1. Рекуррентное оценивание параметров

регрессии 311

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

Учебное

издание

Лукашин

Юрий

Павлович

АДАПТИВНЫЕ

МЕТОДЫ

КРАТКОСРОЧНОГО

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Ответственный за выпуск Л.А. Табакова

Младший редактор H.A.

Федорова

Художественный редактор Ю.И.

Артюхов

Технический редактор Т.С. Маринина

Корректор

Г.В.

Хлопцева

Компьютерная

верстка Е.Ф. Тимохиной

Обложка художника О.В. Толмачева

№

4637

Подписано

в печать 30.05.2003. Формат

60x88/i6

Гарнитура «Тайме». Печать офсетная

Усл. п.л. 25,48. Уч. изд.-л. 21,03

Тираж

3000

экз. Заказ 1866. «С» 149

Издательство «Финансы и статистика»

101000,

Москва, ул. Покровка, 7

Телефоны:

(095) 925-47-08, 925-35-02, факс (095)

925-09-57

E-mail: mail@finstat.ru

http:

www.finstat.ru

ГУЛ «Великолукская

городская

типография»

Комитета

по

средствам массовой

информации

Псковской

области,

182100,

Великие

Луки,

ул.

Полиграфистов,

78/12

Тел./факс:

(811-53)

3-62-95

E-mail: VTL@MART.RU