Введение
Глава 1 Анализ основных принципов существующих методов прогнозирования
1.1 Неопределенность котировки акций и проблема ее прогнозирования 16
1.2 Анализ и классификация традиционных подходов к прогнозированию временных рядов котировки акций - 20
1.3 Современные подходы к прогнозированию котировки акций методами нелинейной динамики
1.4 Выводы к главе 1 49
Глава 2 Фрактальный анализ исходных и агрегированных временных рядов котировки акций 51
2.1 Фрактальная статистика в экономико-математическом моделировании 51
2.2 Предмет исследования и его статистические характеристики 57
2.3 Агрегирование как способ усиления структурированности данных 61
2.4 Инструментарии фрактального анализа 63
2.4.1 Верификация алгоритма нормированного размаха Херста 67
2.4.2 Алгоритм последовательного R/S- анализа 73
2.5 Фрактальный анализ временных рядов котировок четырех видов акций 79
2.5.1 Фрактальный анализ временных рядов ежедневных показателей 79
2.5.2 Фрактальный анализ временных рядов недельного интервала агрегирования 81
2.5.3 Фрактальный анализ временных рядов двухнедельного интервала агрегирования 85
2.6 Результат сравнительного анализа эффективности агрегирования 88
Глава 3 Предпрогнозный анализ временных рядов котировки акций на базе фазовых портретов и агрегирования 92
3.1 Фазовые пространства и фазовые портреты 92
3.2 Фазовые портреты исходных временных рядов котировки акций 94
3.3 Фазовые портреты временных рядов котировки акций, агрегированных недельными интервалами 98
3.4 Фазовые портреты временных рядов котировки акций, агрегированных двухнедельными интервалами 100
3.5 Предпрогнозный анализ временных рядов на базе их фазовых портретов и агрегирования 108
3.5.1 Предпрогнозная информация для временного ряда Z1 котировки акций РАО ЕЭС 110
3.5.2 Предпрогнозная информация для временного ряда Z2 котировки акций Сбербанка 110
3.5.3 Предпрогнозная информация для временного ряда Z3 котировки акций Ростелекома 111
3.5.4 Предпрогнозная информация для временного ряда Z4 котировки акций Сибнефти 112
3.6 Выводы к главе 3 112
Глава 4 Адаптация клеточно-автоматной прогнозной модели для временных рядов котировки акций 115
4.1 Особенности временных рядов, для которых традиционные методы прогнозирования неадекватны 115
4.2 Клеточные автоматы для прогнозирования экономических временных рядов их преимущества перед классическими методами 116
4.3 Общая схема и принципы работы клеточно-автоматной прогнозной модели 118 4.3.1 Преобразование числового временного ряда в лингвистический временной ряд методом огибающих ломаных 118
4.3.2 Частотный анализ памяти лингвистического временного 123
ряда
4.3.3 Формирование прогнозных значений котировки акций российской компании «Сбербанк», верификация и валидация про гнозной модели 131
4.3.4 Получение числового прогноза и оценка его точности 134
В ы воды к главе 4 138
Заключение 140
Список использованных источников
