ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
О Г Л А В Л Е Н И Е
Предисловие 3
1.
Процедуры сглаживания . . . . .
. . . . . . . .
4
2.
Трендовые модели
. . . . . . . . . . . . . . . .
10
3.
Регрессионные модели
. . . . . . . . . . . . . .
21
4.
Регрессия с автокоррелированными остатками . . .
.
36
5.
Прогнозирование по неполным данным
. . . . . . .
42
6.
Авторегрессионные модели
. . . . . . . . . . . .
49
7.
Динамическая регрессия.
. . . . . . . . . . . . .
54
8.
Многофакторные адаптивные модели .
. . . . . .
62
9.
Прогнозирование стабильности
. . . . . . . . . .
68
10.
Моделирование сезонных колебаний . . . . . . . .
74
11.
Адаптивные модели сезонных явлений . . .
. . . .
87
12.
Матричные модели прогнозирования. . . . . . . . 92
13.
Применение многомерной классификации
в прогнозных расчетах
. . . . . . . . . . . . . .
99
Приложение 108
Список литературы 113
О Г Л АВ Л Е Н И Е
Пред исл овие 3
1. Процед у ры сгл а ж ива н ия . . . . . . . . . . . . . 4
2. Трен д овые м од ел и . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3. Регрессион н ые м од ел и . . . . . . . . . . . . . . 21
4. Регрессия с а вт окоррел ирова н н ым и ост а тка м и . . . . 36
5. Прогн озирова н ие по н епол н ым д а н н ым . . . . . . . 42
6. А вт орегрессион н ые м од ел и . . . . . . . . . . . . 49
7. Дин а м ическа я регрессия. . . . . . . . . . . . . . 54
8. М н огоф а кт орн ые а д а пт ивн ые м од ел и . . . . . . . 62
9. Прогн озирова н ие ст а б ил ь н ост и . . . . . . . . . . 68
10. М од ел ирова н ие сезон н ыхкол еб а н ий . . . . . . . . 74
11. А д а пт ивн ые м од ел и сезон н ыхявл ен ий . . . . . . . 87
12. М а т ричн ые м од ел и прогн озирова н ия. . . . . . . . 92
13. Прим ен ен ие м н огом ерн ой кл а ссиф ика ции
в прогн озн ыхра счет а х. . . . . . . . . . . . . . 99
Прил ож ен ие 108
Список л ит ера т у ры 113
