|
Введение
Глава 1 АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ПРИНЦИПОВ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 16
1.1 Неопределенность котировки акций и проблема ее прогнозирова-
ния 16
1.2 Анализ и классификация традиционных подходов к прогнозирова- 20
нию временных рядов котировки акций
1.3 Современные подходы к прогнозированию котировки акций мето- 39
дами нелинейной динамики
1.4 Выводы к главе 1 49
Глава 2 ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ И АГРЕГИРОВАН
НЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОТИРОВКИ АКЦИЙ 51
2.1 Фрактальная статистика в экономико-математическом моделирова-
нии 51
2.2 Предмет исследования и его статистические характеристики 57
2.3 Агрегирование как способ усиления структурированности
данных 61
2.4 Инструментарии фрактального анализа 63
2.4.1 Верификация алгоритма нормированного размаха Херста 67
2.4.2 Алгоритм последовательного R/S- анализа 73
2.5 Фрактальный анализ временных рядов котировок четырех видов
акций 79
2.5.1 Фрактальный анализ временных рядов ежедневных показателей 79
2.5.2 Фрактальный анализ временных рядов недельного интервала
агрегирования 81
2.5.3 Фрактальный анализ временных рядов двухнедельного
интервала агрегирования 85
2.6 Результат сравнительного анализа эффективности агрегирования 88
2.7 Выводы к главе 2 91
Глава 3 ПРЕДПРОГНОЗНЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
КОТИРОВКИ АКЦИЙ НА БАЗЕ ФАЗОВЫХ ПОРТРЕТОВ
И АГРЕГИРОВАНИЯ 92
3.1 Фазовые пространства и фазовые портреты 92
3.2 Фазовые портреты исходных временных рядов котировки акций 94
3.3 Фазовые портреты временных рядов котировки акций, агрегиро-
ванных недельными интервалами 98
3.4 Фазовые портреты временных рядов котировки акций, агрегиро-
ванных двухнедельными интервалами 100
3.5 Предпрогнозный анализ временных рядов на базе их фазовых порт-
ретов и агрегирования 108
3.5.1 Предпрогнозная информация для временного ряда Z1 коти-
ровки акций РАО ЕЭС 110
3.5.2 Предпрогнозная информация для временного ряда Z2 коти-
ровки акций Сбербанка 110
3.5.3 Предпрогнозная информация для временного ряда Z3 котировки акций Ростелекома 111
3.5.4 Предпрогнозная информация для временного ряда Z4 котировки акций Сибнефти 112
3.6 Выводы к главе 3 112
Глава 4 АДАПТАЦИЯ КЛЕТОЧНО-АВТОМАТНОЙ ПРОГНОЗНОЙ
МОДЕЛИ ДЛЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОТИРОВКИ АКЦИЙ 115
4.1 Особенности временных рядов, для которых традиционные методы прогнозирования неадекватны 115
4.2 Клеточные автоматы для прогнозирования экономических временных рядов их преимущества перед классическими методами 116
4.3 Общая схема и принципы работы клеточно-автоматной прогнозной модели 118 4.3.1 Преобразование числового временного ряда в лингвистический
временной ряд методом огибающих ломаных 118
4.3.2 Частотный анализ памяти лингвистического временного 123
ряда
4.3.3 Формирование прогнозных значений котировки акций российской компании «Сбербанк», верификация и валидация прогнозной модели 131
4.3.4 Получение числового прогноза и оценка его точности 134
Выводы к главе 4 138
Заключение 140
Список использованных источников 141
Приложения 150
| 
