Введение
Глава 1. Структурирование данных для дискретных эволюционных процессов и классическое прогнозирование временных рядов 32
1.1. К проблеме структурирования данных для эволюционных процессов и систем. 32
1.2. Анализ основных принципов классических методов прогнозирования временных рядов 35
1.3. Простейшие модели тренда 40
1.4. Тренды и циклы в техническом анализе 42
1.4.1. Компоненты экономико-математических моделей прогнозирования. 47
1.5. Об особенностях классификации технического состояния сложных систем 51
Глава 2. Получение предпрогнозной информации с помощью фрактального анализа 57
2.1. Фрактальный анализ временных рядов как инструментарий для новой нелинейной парадигмы 57
2.2. Фрактальный анализ временных рядов как методическая и методологическая база для их прогнозирования . 62
2.2.1. Существующие методы исследования временных рядов 63
2.2.2. Алгоритм R/S- анализа временного ряда для оценки глубины его долговременной памяти и свойства трендоустойчивости 63
2.2.3. Фрактальный анализ временного ряда с невырожденной ограниченной памятью. 66
2.3. Событийная составляющая динамики временных рядов и ее выделение с помощью R/S-анализа 71
2.4. Временные ряды с неограниченной глубиной памяти 78
2.4.1. Пример временного ряда с неограниченной глубиной памяти 78
2.4.2. Известные подходы к экономическому анализу цикличности 80
2.4.3. Фрактальный анализ временного ряда с неограниченной глубиной памяти 83
