Сборник статей по анализу экономических данных методом "Гусеница"
(SSA-анализ).
1. Н. Э. Голяндина, Д. В. Степанов. Варианты метода «гусеница»-ssa для прогноза многомерных временных рядов. В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью многомерного обобщения метода «Гусеница»-SSA.
2 Н. Э. Голяндина, К. Д. Усевич. Метод 2-D SSA-анализа для анализа двумерных полей.
В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью двумерного обобщения метода «Гусеница»-SSA.
3. Н. Э. Голяндина, Ф. И. Александров. Выбор параметров при автоматическом выделении трендовых и периодических составляющих временного ряда в рамках подхода «гусеница»-ssa. В данной работе рассматривается задача выделения тренда и периодической составляющей с помощью метода анализа временных рядов «Гусеница»-SSA. Исследуются методы автоматической идентификации, которые управляются заданием пороговых значений и позволяют автоматизировать процесс выделения. Изучается модель экспоненциального тренда и экпоненциально-модулированной гармоники, и для них с помощью средств статистического моделирования ищутся оптимальные пороговые значения параметров методов идентификации. Приводятся рекомендации по выбору пороговых значений в условиях отсутствия полной информации о параметрах модели ряда.
4. Н. Э. Голяндина Метод "Гусеница "анализа временных рядов. Учебное пособие 2004 г. -76 стр. Исходный учебник для знакомства с методом SSA-анализа.
5. Л. В. Зотов. Вращение земли, анализ вариаций и их прогнозирование.
Диссертация по небесной механике в которой широко используется сингулярный спектральный анализ (метод "Гусеница").
6. О. В. Захарова. Методы прогнозирования динамики экспортных процессов (на укр. языке). Проанализированы методы исследования экономики в нестационарной среде. Выявлены особенности современных экспортных процессов. Проиллюстрирована методика применения метода Гусеница для анализа и прогнозирования экспортных показателей в региональном и структурном разрезах.
7. Н. Л. Лабунец, Л. В. Лабунец. Прогнозирование объемов продаж компании методами структурного анализа данных. Рассмотрена методика моделирования и прогнозирования доходов от продаж компании методами структурного анализа данных. Разложение временного ряда объемов продаж на структурные составляющие реализовано методом «Гусеница». Обосновано применение метода главных компонент для формирования моделей нелинейной регрессии, устанавливающих взаимные зависимости между средними доходами от продаж и влияющими на них факторами. На основе выборочных оценок статистик показана эффективность применения SSA-прогноза сезонной составляющей для
прогнозирования объемов продаж компании с заданной доверительной вероятностью.
1. Н. Э. Голяндина, Д. В. Степанов. Варианты метода «гусеница»-ssa для прогноза многомерных временных рядов. В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью многомерного обобщения метода «Гусеница»-SSA.
2 Н. Э. Голяндина, К. Д. Усевич. Метод 2-D SSA-анализа для анализа двумерных полей.
В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью двумерного обобщения метода «Гусеница»-SSA.
3. Н. Э. Голяндина, Ф. И. Александров. Выбор параметров при автоматическом выделении трендовых и периодических составляющих временного ряда в рамках подхода «гусеница»-ssa. В данной работе рассматривается задача выделения тренда и периодической составляющей с помощью метода анализа временных рядов «Гусеница»-SSA. Исследуются методы автоматической идентификации, которые управляются заданием пороговых значений и позволяют автоматизировать процесс выделения. Изучается модель экспоненциального тренда и экпоненциально-модулированной гармоники, и для них с помощью средств статистического моделирования ищутся оптимальные пороговые значения параметров методов идентификации. Приводятся рекомендации по выбору пороговых значений в условиях отсутствия полной информации о параметрах модели ряда.
4. Н. Э. Голяндина Метод "Гусеница "анализа временных рядов. Учебное пособие 2004 г. -76 стр. Исходный учебник для знакомства с методом SSA-анализа.
5. Л. В. Зотов. Вращение земли, анализ вариаций и их прогнозирование.
Диссертация по небесной механике в которой широко используется сингулярный спектральный анализ (метод "Гусеница").
6. О. В. Захарова. Методы прогнозирования динамики экспортных процессов (на укр. языке). Проанализированы методы исследования экономики в нестационарной среде. Выявлены особенности современных экспортных процессов. Проиллюстрирована методика применения метода Гусеница для анализа и прогнозирования экспортных показателей в региональном и структурном разрезах.
7. Н. Л. Лабунец, Л. В. Лабунец. Прогнозирование объемов продаж компании методами структурного анализа данных. Рассмотрена методика моделирования и прогнозирования доходов от продаж компании методами структурного анализа данных. Разложение временного ряда объемов продаж на структурные составляющие реализовано методом «Гусеница». Обосновано применение метода главных компонент для формирования моделей нелинейной регрессии, устанавливающих взаимные зависимости между средними доходами от продаж и влияющими на них факторами. На основе выборочных оценок статистик показана эффективность применения SSA-прогноза сезонной составляющей для
прогнозирования объемов продаж компании с заданной доверительной вероятностью.