В рамках своей диссертации» Модель прогнозирования выборки максимального сходства «Мне пришлось сделать обзор моделей прогнозирования .
Помимо обзора я сделал вариант классификации, который мне на тот момент не очень понравился.
Классификация Я уже немного подправил, теперь хочу разобраться в существующих моделях прогнозирования временных рядов.
Такие модели называются стохастическими моделями.
По словам некоего Тихонова в своем « Прогнозирование в рыночных условиях «На сегодняшний день (2006 г.
) существует около 100 методов и моделей прогнозирования.
?Эта оценка звучит безумно, я полностью разобрал его ! Давайте теперь вместе разберемся, какие модели прогнозирования временных рядов существуют сегодня.
- Модели регрессионного прогнозирования
- Модели авторегрессионного прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM)
- Модели экспоненциального сглаживания (ES)
- Модель по выборке с максимальным сходством (MMSP)
- Модель на нейронных сетях (ИНС)
- Модель цепей Маркова
- Модель на деревьях классификации и регрессии (CART)
- Модель генетического алгоритма (ГА)
- Модель опорных векторов (SVM)
- Модель передаточной функции (TF)
- Модель нечеткой логики (FL)
- Что еще?.
Модели регрессионного прогнозирования
Регрессионные модели прогнозирования — одни из старейших, однако нельзя сказать, что они сегодня очень популярны.Регрессионные модели:
- Простая линейная регрессия
- Множественная регрессия
- Нелинейная регрессия
Дрейпер Н.
, Смит Х.
Прикладной регрессионный анализ .
Его можно скачать онлайн в формате djvu. Лучше читать в английской версии, она написана в первую очередь для людей.
Модели авторегрессионного прогнозирования
Это самый широкий и один из двух наиболее широко применяемых классов моделей! По этим моделям много книг, много примеров применения.
- ARIMAX (расширенная авторегрессия, интегрированная скользящая средняя), об этом много написано.
В основе лежит книга Бокса Джорджа и Дженкинса Гвилима (1970) «Анализ временных рядов: прогнозирование и контроль».
Лучше читать на английском!
- GARCH (генерализованная авторегрессионная условная гетероскедастичность), существует множество модификаций FigARCH, NGARCH, IGARCH, EGARCH, GARCH-M.
- ARDLM (модель авторегрессии с распределенным лагом), это обсуждается только в учебниках по эконометрике.
Вопрос к аудитории: порекомендуйте хорошую и понятную (!) книгу/статью по GARCH и MLE.
Модели экспоненциального сглаживания
- Ээкспоненциальное сглаживание
- Модель Холта или двойное экспоненциальное сглаживание
- Модель Холта-Винтерса или тройное экспоненциальное сглаживание
Модель выборки с максимальным сходством
Это моя модель (модель по максимально похожему образцу), которая показывает высокую эффективность при выполнении ряда задач.Его не следует использовать для FOREX и фондовых бирж; мы протестировали его, и он не работает. Его описание можно найти в диссертации по ссылке выше, кроме того, вы можете скачать пример реализации в MATLAB .
Модель нейронной сети
Вторая из двух самых популярных моделей прогнозирования временных рядов.Лучшая книга с примерами, на мой вкус, Хайкин С.
Книгу с примерами в MATLAB можно скачать по ссылке.
Модель цепи Маркова
Модель цепи Маркова фигурирует во многих обзорах, но мне не удалось найти хорошую книгу или хорошую статью о ее конкретном применении для прогнозирования временных рядов.Саму эту модель я рассматривал в курсе теории надежности (учебник Гнеденко), хорошо понимаю принцип ее расчета, а кроме того, читал, что ее часто используют для моделирования финансовых временных рядов.
Вопрос к аудитории: порекомендуйте хорошую и понятную (!) книгу/статью по использованию цепей Маркова для прогнозирования временных рядов.
Модель на деревьях классификации и регрессии
Материалов здесь не так много, но они есть.В частности, хорошая статья об использовании этой модели для прогнозирования Hannes Y.Y., Webb P. Деревья классификации и регрессии: Руководство пользователя по выявлению индикаторов уязвимости к голоду и хронической нехватке продовольствия .
Модель на основе генетического алгоритма
Это странный зверь, я называю подобные решения «иезуитскими», потому что кажется, что они рождены только для оправдания научной новизны, но эффективность их невысока.Например, генетический алгоритм используется для решения задач оптимизации (поиска экстремума), но некоторые связывают его с прогнозированием временных рядов.
Я не смог найти четкого материала по этой теме.
Вопрос к аудитории: порекомендуйте хорошую и понятную (!) книгу/статью по использованию генетического алгоритма для прогнозирования временных рядов.
Модель опорного вектора
Модель на основе передаточной функции
Модель нечеткой логики
Все эти модели, на мой вкус, относятся к классу иезуитов.Например, машины опорных векторов (SVM) в основном используются для задач классификации.
Нечеткая логика используется повсеместно, но мне не удалось найти четко описанного ее применения для прогнозирования временных рядов.
Хотя специалисты почти всегда указывают это в отзывах.
Вопрос к зрителям тот же!
Общий
Мы соберем около десятка моделей, со всеми модификациями – два десятка.Мне бы хотелось, чтобы вы не только высказали свое мнение в комментариях, но и по возможности сделали полезные ссылки на понятные материалы.
Лучше на английском! ПС.
Всем любителям FOREX и всевозможных бирж просьба не писать мне в личку! Я ужасно устал от тебя! Теги: #моделирование #прогнозирование #прогнозирование временных рядов #математика
-
7 Уроков Управления Apple
19 Oct, 24 -
Видео В Html5
19 Oct, 24 -
Генерация Паролей Для Игр Road Rash 1 И 2
19 Oct, 24 -
Re: Куда Мы Все Идем?
19 Oct, 24 -
Игра «Жизнь» На Логических Элементах.
19 Oct, 24
