Прогнозирование самоподобных временных рядов, содержащих полиномиальные треды

Abstract

Выполнен анализ методов прогнозирования временных рядов, содержащих детерминированный и стохастический тренды. Рассмотрен метод выделения детерминированного тренда на фоне коррелированной помехи.. Методом моделирования получены оценки качества прогноза в зависимости от шага прогнозирования для различных алгоритмов. The analysis of prediction methods for time series that contain deterministic and stochastic trends is done. The method to extract a deterministic trend at presence of correlated noise is considered. Estimations for prediction accuracy depending on a prediction step for different algorithms are obtained by modeling.