Параметрическая идентификация рядов динамики: структуры, модели, эволюция

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Монография. Самара: Изд-во "СамНЦ РАН", 2011. 364 с. ISBN 978-5-93424-558-1
Монография посвящена оригинальным разработкам структур, моделей и методов идентификации нелинейных рядов динамики показателей социально-экономических систем на относительно коротких выборках для того, чтобы обеспечить возможность их эволюции. Это относится, в первую очередь, к обобщенным параметрическим моделям авторегрессии-скользящего среднего. Новым является предложение структур пропорционально-мультипликативного взаимодействия компонент ряда. До настоящего времени не идентифицировались предложенные модели эволюции амплитуд колебательных компонент ряда. Метод параметрической итерационной декомпозиции тренд-сезонных рядов и использование базиса Гребнера для решения полиномиальных алгебраических уравнений при МНК-идентификации позволили существенно расширить класс рассматриваемых моделей. Обстоятелен "атлас" моделей логистической динамики, оригинальны новые модели, приемы конструирования моделей мультилогистической динамики, компенсации
автокоррелированности и гетероскедастичности стохастической компоненты. Методика исследования точности моделей и методов идентификации в динамическом диапазоне параметров и соотношения мощностей помехи и полезного сигнала позволила оценить область их возможного применения. Многочисленные приложения в социально-экономических системах разного иерархического уровня и предметной области позволят исследователям-аналитикам, магистрантам и бакалаврам экономических направлений понять и развить возможные приложения.
СОДЕРЖАНИЕ:
ВВЕДЕНИЕ
ВЫБОР ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩЕЙ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЭС
Особенности моделирования и прогнозирования динамики показателей СЭС
Характеристики точности моделирования, прогнозирования и адекватность моделей динамики
Декомпозиционный подход к построению моделей динамики
Модели колебательной компоненты
Предложение пропорционально-мультипликативных структур взаимодействия компонент ряда динамики
Выбор периода дискретизации при моделировании детерминированных компонент ряда динамики
"Классический непараметрический" и предложенный "параметрический итерационный" методы тренд-сезонной декомпозиции
Перепараметризация нелинейных моделей рядов динамики на основе моделей авторегрессии-скользящего среднего
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ТРЕНДОВЫЕ МОДЕЛИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РОСТА ЭКОНОМИКО-СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ И ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТОВ
Задача моделирования роста показателей СЭС и скоростей их изменения
Использование решений дифференциальных уравнений для моделирования кривых роста
Феноменологические модели логистических кривых роста
Феноменологические импульсные модели ЖЦП
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЯДОВ ДИНАМИКИ С ПОЛИНОМИАЛЬНЫМ ТРЕНДОМ И ЭВОЛЮЦИЕЙ ГАРМОНИК, МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ ТОЧНОСТИ
Модели роста в виде суммы линейного тренда и гармоник
Методика оценки точности и области применения методов идентификации
Модели роста в виде суммы полиномиальных трендов и колебательных компонент аддитивной и пропорционально-мультипликативной по отношению к тренду структур
Модели роста в виде суммы полиномиального тренда и гармоник с независимо эволюционирующими моделями амплитуды колебательной компоненты
Идентификация ряда динамики линейным трендом, колебательной компонентой и мультипликативной стохастической компонентой
Моделирование компонент с мультипликативной стохастической компонентой при детрендировании и десезонализации
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЯДОВ ДИНАМИКИ, ОПИСЫВАЕМЫХ ЭКСПОНЕНТАМИ И ИХ СОЧЕТАНИЯМИ С ГАРМОНИКОЙ
Использование модели в виде обобщенной экспоненциальной функции
Модели рядов динамики в виде квазиполиномов
Квазиполиномы, сочетающие экспоненту с гармонической компонентой
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА И СОЦИАЛЬНОЙ ДИНАМИКИ
Выбор метода идентификации логистической динамики моделью Верхулста
Моделирование жизненного цикла продукта типа «фетиш» моделью Верхулста
ARMA-моделирование уровня годовой добычи нефти из пласта для оценки геологического риска инвестиций в нефтегазодобывающей промышленности
Идентификация моделей ЖЦП на основе суммы экспонент и колебательных компонент
Моделирование ЖЦП с повторным циклом
Пример моделирования ЖЦП с произвольной асимметрией для операционных систем семейства Windows
Примеры моделирования и прогнозирования социальной динамики
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ГЛОССАРИЙ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Author(s): Семёнычев В.К., Семёнычев Е.В.

Language: Russian
Commentary: 1979622
Tags: Финансово-экономические дисциплины;Эконометрика