М.: Финансы и статистика, 1981 г. 191 с.
Данную книгу можно считать кратким практическим руководством по анализу временных рядов. При небольшом объеме она знакомит читателя с важнейшими современными методами анализа временных рядов, причем для ее понимания не требуется высокой математической подготовки. Круг вопросов, рассматриваемых в книге, достаточно широк. С одной стороны, изучаются методы, представляющие арсенал исследователя одномерных и многомерных временных рядов. С другой стороны, сделан краткий обзор нерешенных проблем. Автор прослеживает историю возникновения временных рядов как способа описания различных процессов, рассматривает общие вопросы, связанные с временными рядами, и, в частности, проблему соотношения объема выборки и количества информации, формулирует цели анализа временных рядов. В книге изучается несколько способов проверки случайности колебаний. Рассматриваются также ранговые критерии и критерии знаков разностей. Большое внимание уделено трендам. Автор весьма подробно излагает технику построения скользящих средних. В приложении приведены многочисленные таблицы, позволяющие даже неискушенному исследователю быстро провести простейший анализ временного ряда, разложить его на компоненты и достичь цели с применением обычных микрокалькуляторов. Полиномиальные тренды предлагается исключать из ряда путем перехода к его разностям соответствующего порядка. Одна из глав посвящена анализу сезонности. Здесь описаны три типа моделей: аддитивная, мультипликативная и смешанная. Автор подробно останавливается на анализе стационарных рядов. В качестве частных случаев авторегрессионных процессов исследуются марковский процесс и процесс Юла. В книге излагаются также основы корреляционного, регрессионного и спектрального анализа, исследуется величина смещения в оценке коэффициента автокорреляции, рассматриваются такие понятия, как спектр и спектральная функция, изучаются их свойства, описаны способы построения регрессионных уравнений с запаздывающими (лаговыми) переменными.
Данную книгу можно считать кратким практическим руководством по анализу временных рядов. При небольшом объеме она знакомит читателя с важнейшими современными методами анализа временных рядов, причем для ее понимания не требуется высокой математической подготовки. Круг вопросов, рассматриваемых в книге, достаточно широк. С одной стороны, изучаются методы, представляющие арсенал исследователя одномерных и многомерных временных рядов. С другой стороны, сделан краткий обзор нерешенных проблем. Автор прослеживает историю возникновения временных рядов как способа описания различных процессов, рассматривает общие вопросы, связанные с временными рядами, и, в частности, проблему соотношения объема выборки и количества информации, формулирует цели анализа временных рядов. В книге изучается несколько способов проверки случайности колебаний. Рассматриваются также ранговые критерии и критерии знаков разностей. Большое внимание уделено трендам. Автор весьма подробно излагает технику построения скользящих средних. В приложении приведены многочисленные таблицы, позволяющие даже неискушенному исследователю быстро провести простейший анализ временного ряда, разложить его на компоненты и достичь цели с применением обычных микрокалькуляторов. Полиномиальные тренды предлагается исключать из ряда путем перехода к его разностям соответствующего порядка. Одна из глав посвящена анализу сезонности. Здесь описаны три типа моделей: аддитивная, мультипликативная и смешанная. Автор подробно останавливается на анализе стационарных рядов. В качестве частных случаев авторегрессионных процессов исследуются марковский процесс и процесс Юла. В книге излагаются также основы корреляционного, регрессионного и спектрального анализа, исследуется величина смещения в оценке коэффициента автокорреляции, рассматриваются такие понятия, как спектр и спектральная функция, изучаются их свойства, описаны способы построения регрессионных уравнений с запаздывающими (лаговыми) переменными.