СУЧАСНИЙ СТАН ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2013.13.%25pАнотація
Сформульовано основні постановки задачі прогнозування часових рядів. Розглянуто переваги і недоліки, а також окреслено перспективи розвитку класичних статистичних та інтелектуальних прогнозних моделей та методів, які складають основу сучасних інформаційних систем прогнозування часових рядів.Посилання
Brown Robert G. Statistical forecasting for inventory control. – US: McGraw-Hill Inc., 1959. – 223 p.
Holt Charles C. Forecasting trends and seasonal by exponentially weighted averages // International Journal of Forecasting. – 1957. – Vol.20, no.1.-P.5-10.
Box G.E.P., Jenkins G.M., Time series analysis: forecasting and control. – San Francisco: Holden-Day, 1976. – 575 p.
Vercellis Carlo. Business intelligence: data mining and optimization for decision making. – John Wiley & Sons, Ltd., Publication, 2009. – 417 p.
Gardner E. Exponential Smoothing: the state of the art // Journal of Forecasting. – 1985. – Vol.4. – P. 1-38.
Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003.– 416 с.
Bollerslev Tim. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity // Journal of Econometrics. – 1986. – Vol. 31. – P. 307-327.
Draper N., Smith H. Applied regression analysis. – New York: Wiley, In press, 1981. – 693 p.
Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учеб. пособие. – Невинномысск, 2006. – 221 с.
Pandit S.M., Wu, S.-M. Time series and system analysis with applications. – New York: Wiley, 1983. – 586 p.
Берзлев О.Ю., Маляр М.М., Ніколенко В.В. Адаптивні комбіновані моделі прогнозування біржових показників // Вісник Черкаського держ. технолог. ун-ту. Серія: технічні науки. – 2011. – № 1. – С. 50-54.
Берзлев А.Ю. Оценка эффективности прогнозирования и принятия решений на финансовом рынке // «Problems of Computer Intellectualization», V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine. – Kyiv-Sofia: ITHEA, 2012. – C. 249-257.
Keogh E., Pazzani M. An enhanced representation of time series which allows fast and accurate classification, clustering and relevance feedback // 4th Int’l Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 1998 Aug 27-31. – New York. – Р. 239-241.
Singh S. Pattern Modeling in Time-Series Forecasting // Cybernetics and Systems. An International Journal. – 2000. – Vol. 31, no. 1. – P. 49-65.
Chang C.L.E., Garcia-Molina H., Wiederhold G. Clustering for approximate similarity search in high-dimensional spaces // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2002 Jul - Aug. – Vol 14, no.4. – P. 792 -808.
Стивен Б. Акелис. Технический анализ от А до Я. – М.: Диаграмма, 1999. – 315 с.
Tufte E. The visual display of quantitative information/ 2nd edition.– Graphics Press, 2001. – 200 p.
Peters E. E. Fractal market analysis: applying chaos theory to investment and economics. – John Wiley & Sons, Inc, 1994. – 336 p.
Снитюк В.Є. Прогнозування. Моделі. Методи. Алгоритми: Навчальний посібник. К.: «Маклаут», 2008. – 364 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2015 О. Ю. Берзлев
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
