Адаптивные модели прогнозирования экономических процессов

Адаптивная модель прогнозирования - самонастраивающаяся рекуррентная модель, способная отражать изменяющиеся во времени динамические свойства временного ряда и учитывать информационную ценность его членов.
Преимущество адаптивных моделей в том, что они отражают динамические свойства временного ряда и учитывают информационную ценность его ретроспективных членов и поэтому способны давать достаточно точные оценки будущих значений. Такие модели предназначаются прежде всего для краткосрочного прогнозирования. Они позволяют достичь компромисса между требованием статистических подходов к увеличению объемов выборки для получения более точных оценок и требованием гомогенности (однородности) данных, ибо чем больше период наблюдений, тем выше вероятность того, что исследуемый процесс или объект претерпел коренные изменения.

Содержание 2
Введение 3
§1. Трендовые модели на основе кривых роста. 4
Простая экспонента 6
Модифицированная экспонента 6
Кривая Гомперца 7
§2. Оценка адекватности и точности трендовых моделей. 13
Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности 14
Проверка соответствия распределения случайной компоненты 16
нормальному закону распределения 16
Проверка равенства математического ожидания случайной компоненты равной нулю 18
Проверка независимости значений уровней случайной компоненты 18
§3. Прогнозирование экономической динамики на основе трендовых моделей. 23
§4. Адаптивные модели прогнозирования 31
Заключение. 44
Список используемой литературы. 45