Монография. - Тул гос.ун-т. Тула, 2002. – 139 c. ISBN
5-238-00068-5
Рассмотрены особенности классического математического обеспечения, традиционно используемого для анализа динамических процессов в экономике. Описан базирующийся на байесовском решающем правиле с аддитивной функцией потерь метод распознавания классических фигур при проведении торговых сессий на финансовых рынках. Изложен метод построения многофакторных регрессионных моделей на основе внешних критериев структурной идентификации и метода случайного поиска с адаптацией, отличающийся меньшей вычислительной сложностью, не зависящей от объема выборки данных предыстории процессов. Приведены обобщенные алгоритмы БПФ и циклической дискретной свертки, ориентированные на выполнение цифровой фильтрации временных рядов, описывающих изменения экономических показателей.
Изложенный материал ориентирован на специалистов в различных областях экономики, связанных с построением эконометрических моделей и их использованием для анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов. Он может быть полезен для студентов вузов экономического профиля.
Введение.
Классические математические методы и модели для анализа динамических процессов в экономике.
Анализ финансовых рынков на основе структурных методов обработки.
Разработка быстрых алгоритмов структурной идентификации экономических процессов.
Методы ускоренной реализации дискретного преобразования Фурье и дискретной свертки для анализа временных рядов.
Выводы.
Заключение.
Литература.
Рассмотрены особенности классического математического обеспечения, традиционно используемого для анализа динамических процессов в экономике. Описан базирующийся на байесовском решающем правиле с аддитивной функцией потерь метод распознавания классических фигур при проведении торговых сессий на финансовых рынках. Изложен метод построения многофакторных регрессионных моделей на основе внешних критериев структурной идентификации и метода случайного поиска с адаптацией, отличающийся меньшей вычислительной сложностью, не зависящей от объема выборки данных предыстории процессов. Приведены обобщенные алгоритмы БПФ и циклической дискретной свертки, ориентированные на выполнение цифровой фильтрации временных рядов, описывающих изменения экономических показателей.
Изложенный материал ориентирован на специалистов в различных областях экономики, связанных с построением эконометрических моделей и их использованием для анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов. Он может быть полезен для студентов вузов экономического профиля.
Введение.
Классические математические методы и модели для анализа динамических процессов в экономике.
Анализ финансовых рынков на основе структурных методов обработки.
Разработка быстрых алгоритмов структурной идентификации экономических процессов.
Методы ускоренной реализации дискретного преобразования Фурье и дискретной свертки для анализа временных рядов.
Выводы.
Заключение.
Литература.