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