Канторович Г.Г. Анализ временных рядов

М.: "Мир", 1976 г. , 756 с. Монография известного американского специалиста по математической статистике содержит обстоятельное изложение теории статистических выводов для различных вероятностных моделей. Излагаются методы представления временных рядов, оценивания параметров соответствующих вероятностных моделей, проверки гипотез относительно их структуры. Собранный...

Под ред. В.Ф. Писаренко. — М.: Мир, 1974. — Кн. 1. — 406 с. — Кн. 2.— 197 с. В основу книги Бокса и Дженкинса положено использование данных о корреляционной функции (или функциях) одномерного и многомерного временных рядов. Особое внимание уделено нестационарным временным рядам, содержащим либо стационарные приращения, либо периодические нестационарности (что особенно важно...

М.: Мир, 1980 г. 536 с. Монография посвящена изучению временных рядов, встречающихся в различных областях физики, механики, астрономии, техники, экономики, биологии, медицины. Основная ориентация книги - практическая: методы теоретического анализа иллюстрируются детально проработанными примерами, а результаты наглядно представлены на многочисленных графиках. Для более глубокого...

М.: Радио и связь, 1997. - 112 с. Рассмотрены методы анализа динамических (временных) рядов и построения прогнозов, в том числе методы оценки параметров моделей и диагностической проверки моделей; методы оценки ошибки прогнозов. Рассмотрены интегральные и разностные схемы, методы сглаживания и сезонные ряды. Книга рассчитана на специалистов, занимающихся задачами построения...

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,...

Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 г. - 416 с: ил. Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов. Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклических колебаний, гистограмм, модели семейства ARIMA, ARCH. Приводятся примеры прогнозирования курсов акций,...