Диссертация «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия». Глава 3. Метод прогнозирования на модели экстраполяции по выборке максимального подобия
Ирина Чучуева, 14.5.2012
3.1. Алгоритм экстраполяции временного ряда без учета внешних факторов
3.2. Алгоритм экстраполяции временного ряда с учетом внешних факторов
3.3. Алгоритм идентификации моделей
3.3.1. Описание алгоритма
3.3.2. Распараллеливание вычислений
3.3.3. Наборы моделей
3.3.4. Оценка времени идентификации
3.4. Алгоритм построения доверительного интервала
3.5. Выводы
Диссертация «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия». Глава 2. Модели экстраполяции временных рядов по выборке максимального подобия
Ирина Чучуева, 13.5.2012
2.1. Модель без учета внешних факторов
2.1.1. Выборки временного ряда
2.1.2. Аппроксимация выборки
2.1.3. Подобие выборок
2.1.4. Описание модели экстраполяции
2.2. Модель с учетом внешних факторов
2.2.1. Выборки временных рядов
2.2.2. Аппроксимация выборки
2.2.3. Подобие выборок
2.2.4. Описание модели
2.3. Варианты моделей по выборке максимального подобия
2.4. Выводы
Диссертация «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия». Глава 1. Постановка задачи и обзор моделей прогнозирования временных рядов
Ирина Чучуева, 11.5.2012
1.1. Содержательная постановка задачи
1.2. Формальная постановка задачи
1.3. Обзор моделей прогнозирования
1.3.1. Регрессионные модели
1.3.2. Авторегрессионные модели
1.3.3. Модели экспоненциального сглаживания
1.3.4. Нейросетевые модели
1.3.5. Модели на базе цепей Маркова
1.3.6. Модели на базе классификационно-регрессионных деревьев
1.3.7. Другие модели и методы прогнозирования
1.4. Сравнение моделей прогнозирования
1.4.1. Достоинства и недостатки моделей
1.4.2. Комбинированные модели
1.5. Выводы
Слова авторегрессия проинтегрированного скользящего среднего расширенная (АРПССР) их английский аналог auto regression integrated moving average extended (ARIMAX) некогда вызывали у меня страх и неприязнь. В четырех записях я сделаю пояснения о каждой части модели: авторегрессия, скользящее среднее, интегрирование, расширение модели.
В записи рассмотрены два вида прогнозирования: экспертное и формализованное. Для каждого вида прогнозирования перечислены методы и модели прогнозирования. Приведены ссылка на статью по повышению точности экспертного прогнозирования, кратко описан консенсус-прогноз.
