THE AUTOREGRESSION MODEL WITH DRIFTING COEFFICIENTS FOR THEPREDICTION OF SHORT TIME SERIES
Abstract
This article will consider the method offorecasting on the basis of a number of data called adaptive filtering. This method is used when the current term of the series related to the previous members and the same number of linear relation, in which the coefficients may be variable.
About the Authors
Gemma Manvelovna Markarian
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Svetlana Martikovna Petrosyan
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Гаскаров Д. В., Шаповалов В. И. Малая выборка. М.: Статистика, 1978. 248 с.
2. Копытов В. В., Якушев Д. В., Семеняк И. А., Иванов И. И. Методы оценки параметра кубического отображения по хаотическим временным рядам с шумом // Вестник СевКавГТИ. №13. 2012. С. 36-42.
3. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.
4. Мандель А. С. Метод аналогов в прогнозировании коротких временных рядов: экспертно-статистический подход // Автоматика и телемеханика. Вып. 2004, С. 143-152.
5. Панков А. Р., Платонов Е. Н., Горяинова Е. Р. Прикладные методы анализа статистических данных. М.: Высшая Школа Экономики (Государственный Университет), 2015. 312 с.
6. Пылькин А. Н., Демидова Л. А., Скворцов С. В., Скворцова Т. С. Гибридные модели прогнозирования коротких временных рядов. М.: Горячая линия - Телеком, 2012. 206 с.
7. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. 1052 с.
8. Сухорученков Б. И. Анализ малой выборки. Прикладные статистические методы. М.: Вузовская книга, 2010. 384 с.
9. Тебуева Ф. Б., Перепелица В. А., Темирова Л. Г. Структурирование данных методами нелинейной динамики для двухуровневого моделирования. Ставрополь: Ставропольское книжное издательство, 2006. 284 с.
Review
For citations:
Markarian G.M., Petrosyan S.M. THE AUTOREGRESSION MODEL WITH DRIFTING COEFFICIENTS FOR THEPREDICTION OF SHORT TIME SERIES. Modern Science and Innovations. 2016;(2):46-51. (In Russ.)
Views:
61
Email this article 