Системы обработки информации
Системы управления
Навигационные системы
Компьютерные сети и коммуникации
Проектирование электронной аппаратуры
Математическое моделирование
Защита информации
Программная инженерия
Искусственный интеллект
Информатика и вычислительная техника

Робототехника и комплексная автоматизация

Биомедицинская техника

Инженерный бизнес и маркетинг

Вооружение и военная техника

Ключевые слова
Аннотации
Архив рубрик

Прием заявок

Другие журналы

электронный журнал

МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Издатель Академия инженерных наук им. А.М. Прохорова. Эл No. ФС77-51038. ISSN 2307-0609

Применение авторегрессионных моделей скользящего среднего в задаче прогнозирования финансовых временных рядов

Молодежный научно-технический вестник # 11, ноябрь 2017
УДК: 004.021

Файл статьи:

Семиохин С.И.+.pdf (1493.41Кб)

автор: Семиохин С. И.

Список литературы

[1].     Box G.E.P., Hilimer S., Tiao G.C. Analysis and modeling of seasonal time series // Seasonal analysis of economic time series. NBER, 1978. P. 309-344. MLA
[2].     Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974, кн. 1. 406 с.
[3].     Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root // Journal of the American statistical association. 1979. Т. 74. № 366a. P. 427-431.
[4].     Box G. E. P., Cox D. R. An analysis of transformations // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1964. С. 211-252.
[5].     Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т. 2. М.: Юнити-Дана, 2001. 432 с.
[6].     Akaike H. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle // Selected Papers of Hirotugu Akaike. Springer New York, 1998. P . 199-213.
[7].     Bercu S., Proïa F. A SARIMAX coupled modelling applied to individual load curves intraday forecasting //Journal of Applied Statistics. 2013. Т. 40. № 6. P . 1333-1348.
[8].     Cameron A.C., Windmeijer F.A.G. An R-squared measure of goodness of fit for some common nonlinear regression models //Journal of Econometrics. 1997. Т. 77. № 2. P. 329-342.