Отрывок: Например, автокорреляция при лаге = 1 показывает корреляцию между y_t и y_t-1. При лаге = 2, corr (y_t, y_t- 2). При лаге = 12 корр (y_t, y_t-12). Каждая точка данных в момент времени t, имеющая высокую корреляцию с точкой данных в моменты времени t-12, t-24 и т. д., обозначает сезонность в этом конкретном примере. Рисунок 3 - График автокорреляции Возвращаясь к графику ACF, синяя заштрихованная область на графике автокорреляции п...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКудряшов, Владислав Владимирович-
dc.date.accessioned2020-01-21 12:43:23-
dc.date.available2020-01-21 12:43:23-
dc.date.issued2019-12-02-
dc.identifierDspace\SGAU\20200120\81617ru
dc.identifier.citationКудряшов В.В., Эконометрический подход к анализу временных рядов / В.В. Кудряшов // Современная парадигма и механизмы экономического роста российской экономики и ее регионов: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Часть 2/ Под. общ. ред. Н.М.Тюкавкина. – Самара: АНО Издательство СНЦ, 2019. – С. 177-183ru
dc.identifier.isbn978-5-6043593-6-5-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/SOVREMENNAYa-PARADIGMA-I-MEHANIZMY-EKONOMIChESKOGO-ROSTA/EKONOMETRIChESKII-PODHOD-K-ANALIZU-VREMENNYH-RYaDOV-81617-
dc.description.abstractВ этой статье будет раскрыт способ анализа данных временных рядов с помощью компонентов тренда и сезонности. В статью включено объяснение различных концепций, связанных с моделированием временных рядов, такие как компоненты временных рядов, последовательная корреляция, подбор модели, метрики и т. д. Будет использоваться модель SARIMAX, для моделирования как сезонности, так и тренда в данных. SARIMA (сезонная ARIMA) способна моделировать сезонность и тренд вместе, в отличие от ARIMA, которая может только моделировать тренд.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherАНО «Издательство СНЦ»ru
dc.subjectвременные рядыru
dc.subjectтрендru
dc.subjectсезонностьru
dc.subjectциклыru
dc.subjectостаткиru
dc.subjectавтокорреляцияru
dc.subjectчастичная автокорреляцияru
dc.titleЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВru
dc.typeArticleru
dc.textpartНапример, автокорреляция при лаге = 1 показывает корреляцию между y_t и y_t-1. При лаге = 2, corr (y_t, y_t- 2). При лаге = 12 корр (y_t, y_t-12). Каждая точка данных в момент времени t, имеющая высокую корреляцию с точкой данных в моменты времени t-12, t-24 и т. д., обозначает сезонность в этом конкретном примере. Рисунок 3 - График автокорреляции Возвращаясь к графику ACF, синяя заштрихованная область на графике автокорреляции п...-
dc.classindex.udc330-
Располагается в коллекциях: СОВРЕМЕННАЯ ПАРАДИГМА И МЕХАНИЗМЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
177-183.pdfСтатья Кудряшов В.В.690.75 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.