Сухарев М.Г. Методы прогнозирования

Учебное пособие, РГУ нефти и газа, 2009, 208 с.
Прогнозирование
О прогнозировании и прогнозах
Формальные и экспертные методы
Регрессионный анализ
Постановка задач, основные понятия
Функция регрессии и ее свойства (теоретический
регрессионный анализ)
Прикладной регрессионный анализ. Линейные модели
Линейная модель с одним переменным (регрессором)
Множественная регрессия.
Распределение выборочных функций. Коэффициент
детерминации .
Техника регрессионного анализа. Доверительные
интервалы .
Техника регрессионного анализа. Проверка гипотез .
Полиномиальная регрессия .
Нелинейные приближения. Подбор эмпирических
зависимостей .
Временные ряды .
Основные обозначения и понятия. Примеры. Задачи
исследования
Определение стационарного процесса. Белый шум
Детерминированные временные ряды
Сезонный тренд
Стохастические временные ряды. Случайное блуждание.
Операторы разности
Процессы скользящего среднего
Процессы авторегрессии
Марковский процесс ― авторегрессия 1-го порядка
Процесс Юла ― авторегрессия второго порядка
Общий процесс авторегрессии АР( p) . Коррелограмма.
Частные автокорреляции
Процессы авторегрессии ― скользящего среднего
АРСС ( p,q ).
Модель авторегрессии ― проинтегрированного
скользящего среднего АРПСС( p,d,q)
Спектр стационарного случайного процесса с
дискретным временем
Спектры процессов AP(1), AP(2)
Спектральная плотность процесса APCC( p, q)
Критерии случайности
Процедуры обработки временных рядов. Модель
Бокса−Дженкинса
Оценка среднего, корреляционной функции и
спектральной плотности
Локальное сглаживание временных рядов (метод
скользящих средних)
Экспертный логический анализ
Техника экспертного логического анализа
Достоинства экспертного логического анализа.
Некоторые рекомендации по проведению экспертизы
Приложения