Реферат по Бухгалтерскому учёту. Тема: Авторегрессионные модели

Реферат по Бухгалтерскому учёту.

-

 Тема: Авторегрессионные модели

-

Авторегрессионная модель представляет собой статистическую модель временных рядов, где значения в текущий момент времени линейно зависят от предыдущих значений этого же ряда. Это делает её мощным инструментом для анализа и прогнозирования различных процессов, развивающихся во времени.

Авторегрессионные модели особенно эффективны в ситуациях, когда прошлые значения существенно влияют на будущие показатели, что делает их незаменимым инструментом в современном анализе данных.

Цель реферата

Исследование теоретических основ и практического применения авторегрессионных моделей в анализе временных рядов и прогнозировании.

Задачи реферата:

Изучить математический аппарат и основные принципы построения авторегрессионных моделей

Рассмотреть различные типы авторегрессионных моделей и их особенности

Проанализировать методы оценки параметров авторегрессионных моделей

Исследовать области практического применения авторегрессионных моделей

Выявить преимущества и ограничения использования авторегрессионных моделей

Определить перспективы развития и современные тенденции в области авторегрессионного моделирования

Актуальность:

Авторегрессионные модели являются одним из ключевых инструментов анализа временных рядов и прогнозирования. Их применение особенно важно в условиях растущей потребности в точных прогнозах в различных областях: от финансового анализа до метеорологических прогнозов. Понимание принципов работы и возможностей авторегрессионных моделей позволяет эффективно решать широкий спектр практических задач в современной аналитике данных.

Объект исследования

Временные ряды и методы их анализа с использованием авторегрессионных моделей.

Предмет исследования

Математические методы и алгоритмы построения авторегрессионных моделей, их свойства и практическое применение.

Содержание

Введение. 2

1. Теоретические основы.. 4

2. Типы авторегрессионных моделей. 5

3. Методы оценки параметров. 6

4. Практическое применение. 8

Заключение. 9

Список литературы.. 10

1. Бабешко, Л.О. Основы эконометрического моделирования: учебное пособие / Л.О. Бабешко. - М.: URSS, 2024. - 784 с.

2. Балуев, Р.В. Авторегрессионные модели: анализ временных рядов / Р.В. Балуев. - СПб.: СПбГУ, 2020. - 156 с.

3. Васильев, К.К. Статистический анализ изображений / К.К. Васильев, В.Р. Крашенинников. - М.: Радиотехника, 2017. - 148 с.

4. Истигечева, Е.В. Модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью / Е.В. Истигечева, А.А. Мицель // Доклады ТУСУР. - 2023. - №1. - С. 71-78.

5. Макарычев, П.П. Прогнозирование состояния объекта на основе авторегрессионной модели / П.П. Макарычев, А.Ю. Афонин, С.В. Шибанов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. - 2019. - №2. - С. 25-37.

6. Митин, Н.А. Сравнение линейных и нелинейных авторегрессионных моделей условной гетероскедастичности на примере доходности индекса РТС / Н.А. Митин, М.А. Ананьев // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. - 2013. - №19. - 24 с.

7. Пастухов, С.И. Использование авторегрессионных моделей для прогнозирования прироста вкладов физических лиц / С.И. Пастухов // Вестник университета. - 2024. - №12. - С. 140-147.