|
Введение 4
Глава 1. Обзор методов и моделей прогнозирования финансовых индексов 18
1.1. Метод нейросетевого прогнозирования 21
1.2. Модели временных рядов 23
1.2.1. Цели, этапы, методы и модели анализа временных рядов 23
1.2.2. Линейные модели стационарных временных рядов 37
1.2.3. Линейные модели нестационарных временных рядов 46
1.2.4. Нелинейные модели временных рядов 51
1.2.5. Прогнозирование финансовых индексов в рамках стационарных моделей «логарифмической прибыли» 55
1.2.6. Проверка гипотезы стационарности динамического ряда значений «логарифмической прибыли» методом Фостера-Стюарта 62
Глава 2. Коллокационные модели прогнозирования 66
2.1. Моделирование систематической составляющей исследуемого процесса в рамках коллокационного подхода 68
ь 2.2. Моделирование случайной составляющей процесса в рамках коллокационного подхода 71
2.2.1. Модель чистой коллокации 71
2.2.2. Оценка функционала «логарифмической прибыли» за период упреждения в рамках модели чистой коллокации 74
2.3. Модель параметрической коллокации 77
2.4. Оценка функционала «логарифмической прибыли» за период упреждения в рамках модели параметрической коллокации 82
Глава 3. Рандомизированные алгоритмы прогнозирования финансовых индексов 88
3.1. Рандомизированный алгоритм точечного прогнозирования финансовых индексов в рамках модели экономического броуновского движения с дискретным временем 88
3.2. Рандомизированные алгоритмы точечного прогнозирования финансовых индексов в рамках коллокационных моделей с дискретным временем 92
33. Рандомизированный алгоритм интервального прогнозирования финансовых индексов в рамках коллокационных моделей с дискретным временем 99
Заключение 105
Список литературы 107
Приложение 1. Границы доверительных интервалов значений индекса РТС 116
Приложение 2. Метод существенных параметров 130
| 
