7.1. МОДЕЛИ СТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Для описания стационарных финансовых временных рядов используется модель авторегрессии - скользящего среднего ARM A (auto regressive moving average model). Обобщением ARMA-моделей на случай нестационарных случайных процессов являются ARIMA-модели. Модель ARMA — это комбинация двух моделей временных рядов: модели авторегрессии AR и модели скользящего среднего МА. Познакомимся с каждой из них в отдельности.
283
Еще по теме 7.1. МОДЕЛИ СТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ:
- 7.2. МОДЕЛИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
- 3.6. МОДЕЛИ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
- 7.2.2. Модели интегрированных временных рядов
- 7.2.1. Модели временных рядов с детерминированным трендом
- 7.3.1. Модель ARCH и ее применение для описания финансовых временных рядов
- 7.3. МОДЕЛИ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С УСЛОВНОЙ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬЮ
- 3.6.2. Стационарный временной ряд и его характеристики
- 2.3.5.1. Понятие о стационарных временных рядах
- 2.3. Моделирование и прогноз временных рядов
- 2.3.5. Выделение циклических составляющих временных рядов
- Компоненты временных рядов
- 3.6.1. Определение и основные свойства временных рядов
- ГЛАВА 7 ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
- КЛАЙВ У. ДЖ. ГРЭЙНДЖЕР ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
- 2.3.1. Особенности представления и моделирования временных рядов
- 2.3.2. Основы тестирования временных рядов
-
Бизнес. Предпринимательство. Электронная Коммерция -
Бухгалтерский учет, анализ и аудит -
Всё о деньгах -
Менеджмент -
Мировые финансы, валюты -
Основы биржевой деятельности -
Основы инвестирования -
Психология и общение -
Рынок ценных бумаг -
Финансовое законодательство -
Финансы и кредит -
Фондовые рынки -
Экономика -