Полиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной средней



Полиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной средней
  Глава 1     Глава 2   

 

 

Пусть дан временной ряд хt некоторого экономического показа-

теля (например, динамика акций некоторой российской компании за

25 дней), включающий n = 25 наблюдений. Приняв первоначально

коэффициент адаптации α = 0,5 и период упреждения τ =1, требуется

аппроксимировать ряд с помощью адаптивной полиномиальной мо-

дели:

1. Нулевого порядка (р=0);

2. Первого порядка (р=1);

3. Второго порядка (р=2);

4. Оценить точность и качество прогнозов;

5. Сделать прогноз.








Главная сайта
Полиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной среднейПолиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной средней

Полиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной средней
Полиномиальные модели временных рядов. Метод экспоненциальной средней