- Артикул:00-01010864
- Автор: Чураков Е.П.
- ISBN: 978-5-279-03226-6
- Обложка: Мягкий переплет
- Издательство: Финансы и статистика (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 208
- Формат: 60х88/16
- Год: 2008
- Вес: 266 г
- Серия: Учебное пособие для ВУЗов (все книги серии)
Развернуть ▼
Детально исследуются характеристики временных радов, представленных моделями AR, МА, ARMA, ARIMA и уравнениями в терминах стохастического вектора состояния. Систематизированы и развиты методы структурной и параметрической идентификации моделей, включая проблему TS- и DS-рядов. Построены алгоритмы прогнозирования, основанные на винеровском, байесовском и калмановском подходах к проблеме. Приводятся многочисленные примеры, выполненные в среде Mathcad.
Для студентов экономических специальностей вузов и аспирантов, выполняющих научные исследования в области математических методов.
Оглавление
Предисловие
Глава 1. Математические модели эконометрических временных радов
1.1. Задача прогнозирования временного ряда
1.2. Авторегрессионная модель p-то порядка AR(р)
1.2.1. Общие свойства процесса AR(р)
1.2.2. Процесс AR(1)
1.2.3. Процесс AR(2)
1.3. Модель скользящего среднего q-го порядка МА(q)
1.3.1. Общие свойства процесса МА(q)
1.3.2. Процесс МА(1)
1.3.3. Процесс МА(2)
1.4. Модель авторегрессии скользящего среднего ARMA(p, q)
1.4.1. Общие свойства процесса ARMA(p, q)
1.4.2. Процесс ARMA( 1,1)
1.4.3. Процесс ARMA(2,1)
1.5. Модель авторегрессии — проинтегрированного скользящего среднего ARIMA(p, d,q)
1.5.1. Общие свойства процесса ARIMA(p, d, q)
1.5.2. Процесс ARIMA(0,1,0)
1.5.3. Процесс ARIMA(0,2,0)
1.5.4. Процесс ARIMA(1,1,0)
1.5.5. Процесс ARIMA(0,1,1)
1.5.6. Процесс ARIMA(1,1,1)
1.6. Матрично-векторная модель стохастической составляющей временного ряда
1.7. Числовые характеристики стохастического вектора состояния
1.7.1. Математическое ожидание
1.7.2. Ковариационная функция и ковариационная матрица
1.8. Обобщенная математическая модель временного ряда при структурно детерминированной и стохастической составляющих
Контрольные вопросы и задания
Глава 2. Структурная и параметрическая идентификация модели временного ряда
2.1. Концептуальная структура процесса идентификации
2.2. Построение модели детерминированной составляющей ряда
2.3. Структурная идентификация стохастической составляющей временного ряда
2.4. Параметрическая идентификация стохастической составляющей временного ряда
2.5. Использование типовых ковариационных функций для идентификации стохастической составляющей ряда
2.6. Методы сопоставления моделей
2.7. Проблема единичного корня
Контрольные вопросы и задания
Глава 3. Методы прогнозирования эконометрических временных рядов
3.1. Два подхода к проблеме прогнозирования
3.2. Линейное прогнозирование остаточного ряда. Уравнение Винера-Хопфа
3.3. Винеровское прогнозирование процесса AR(1)
3.4. Линейный прогноз как реакция динамической системы на дискретный белый шум
3.5. Байесовский прогноз при квадратичной функции стоимости
3.6. Прогнозирование процесса AR(p)
3.7. Прогнозирование процесса МА(q)
3.8. Прогнозирование процесса ARMA(p, q)
3.9. Прогнозирование процесса ARIMA(p, d, q)
3.10. Калмановское прогнозирование временных рядов
3.11. Анализ эффективности прогнозирования при декомпозиции временного ряда
Контрольные вопросы и задания
Приложение. Курсовая стоимость обыкновенных акций РАО «ЕЭС России»
Библиографический список
Предметный указатель
Рекомендуем
