Побудова прогнозів з урахуванням додаткових даних, що впливають на поведінку часового ряду

T. H. Yemelyanenko

Анотація


Описано шляхи модифікації методів прогнозування з урахуванням додаткових факторів, таких як день тижня, прогноз погоди, свята. Розглянуто комбінований підхід, який враховує використання багатовимірної регресійної моделі та моделі ARIMA.


Ключові слова


прогнозування; часовий ряд; прогноз; ARIMA; лінійна регресійна модель; фіктивні змінні

Повний текст:

PDF

Посилання


Hyndman R. J., Athanasopoulos G. Forecasting principles and practice. OTexts, 2018. 382 p.

Pankratz A. E. Forecasting with dynamic regression models. N.Y.: John Wiley & Sons, 1991. 400 p.




DOI: http://dx.doi.org/10.15421/431903

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Контактна інформація:

Байбуз Олег Григорович - відповідальний редактор 

Тел: (056) 766-49-52

Mail: olegbaybuz68@gmail.com

Україна, 49010, м. Дніпро, пр. Гагаріна, 72

--------------------------------------------------------------------

Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

National Library of Ukraine Vernadsky

Google Scholar

Open Academic Journals Index

Bielefeld Academic Search Engine

Open Archives

  Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.


Open Science in Ukraine - website development