Детальная информация

Название Анализ временных рядов: учебное пособие
Авторы Сурина Алла Валентиновна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция
Тематика Ряды (мат.) временные ; тренд ; сезонная и периодическая компоненты ; случайная составляющая ; модели тренда ; сезонные колебания ; устойчивость ; модели авторегрессии ; модели скользящего среднего ; автокорреляционная функция ; учебники и пособия для вузов
УДК 519.246.8(075.8)
Тип документа Учебник
Тип файла PDF
Язык Русский
Код специальности ФГОС 27.04.05
Группа специальностей ФГОС 270000 - Управление в технических системах
DOI 10.18720/SPBPU/5/tr25-91
Права доступа Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\75895
Дата создания записи 30.04.2025

Разрешенные действия

Прочитать Загрузить (1,6 Мб)

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Учебное пособие предназначено для студентов магистратуры очной и заочной форм обучения, изучающих дисциплину «Статистические методы в инновационной деятельности». Пособие содержит три раздела и приложения. Первый раздел - «Предварительный анализ временных рядов», второй раздел – «Моделирование временных рядов», третий раздел – «Анализ качества моделей». В этих разделах представлен теоретический материал. В приложениях приведены основные термины, используемые в анализе временных рядов, графическое представление динамики, кривые роста.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Все
  • Оглавление
  • Введение
  • Часть 1. Предварительный анализ временных рядов
    • 1.1. Понятие временного ряда. Классификация временных рядов
    • 1.2. Составляющие временного ряда
    • 1.3. Проблема сопоставимости динамических рядов и пути ее решения
    • 1.4. Выявление аномальных значений уровней временного ряда
    • 1.5. Предварительный анализ временных рядов
      • 1.5.1. Тест на стационарность ВР
      • 1.5.2. Автокорреляционная функция
      • 1.5.3. Проверка наличия (отсутствия) тренда
      • 1.5.4. Расчет показателей, характеризующих тенденцию динамики
      • 1.5.5. Сглаживание временных рядов
      • 1.5.6. Выделение периодических составляющих временного ряда
      • 1.5.7. Фрактальный анализ временных рядов
  • Часть 2. Моделирование временных рядов
    • 2.1. Построение моделей тренда
      • 2.1.1. Прямолинейный тренд и его свойства
      • 2.1.2. Квадратичный тренд
      • 2.1.3. Экспоненциальный тренд
      • 2.1.4. Степенной тренд
      • 2.1.5. Гиперболический тренд
      • 2.1.6. Логистический тренд и его свойства
    • 2.2. Распознавание типа тренда и оценка его параметров
      • 2.2.1. Графический анализ для распознавания типа тенденции
      • 2.2.2. Оценка параметров линейного, параболического и гиперболического трендов с помощью метода наименьших квадратов
      • 2.2.3. Логарифмирование как инструмент оценки параметров экспоненциального, логарифмического и логистического уравнений тренда
    • 2.3. Моделирование периодических колебаний временного ряда
      • 2.3.1. Основные методы выявления периодической компоненты
      • 2.3.2. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных
      • 2.3.3. Методы измерения сезонных колебаний. Индексы сезонности
      • 2.3.4. Аналитическое выравнивание сезонных колебаний с помощью ряда Фурье
    • 2.4. Моделирование случайной составляющей временного ряда
      • 2.4.1. Модели авторегрессии
      • 2.4.2. Модели скользящего среднего
      • 2.4.3. Модели авторегрессии-скользящего среднего
      • 2.4.4. Авторегрессионная модель c условной гетероскедастичностью
  • Часть 3. Анализ качества моделей
    • 3.1. Анализ качества моделей
    • 3.2. Диагностика остатков
    • 3.3. Измерение устойчивости уровней ряда
      • 3.3.1. Устойчивость временного ряда
      • 3.3.2. Измерение устойчивости тенденции динамики
  • Литература
  • Приложения
  • Приложение 1. Основные термины
  • Приложение 2. Графическое представление динамики
  • Приложение 3. Кривые роста

Количество обращений: 15 
За последние 30 дней: 15

Подробная статистика