Двухдневный курс, рассчитанный на широкий круг пользователей, цель которого сформировать у слушателей теоретические и практические навыки анализа и прогнозирования временных рядов в системе STATISTICA.
В курсе используется многолетний опыт лекторов по решению прикладных задач и чтению лекций в ЦБ России, NW GSM, Русском Алюминии и др.

Введение в прогнозирование

• существующие ограничения в прогнозировании


• определения условий
• выделение связей
• реализм в прогнозировании
• сравнительный обзор методов прогнозирования
• типы моделей
• определение точности прогноза

Графический анализ данных

• графическое представление многомерных данных


• как наглядно и эффектно представить результаты исследования

Простейшие методы прогнозирования

• модели экспоненциального сглаживания
• метод декомпозиции временных рядов (тренд, сезонность, случайность, выделение циклической компоненты)
• выделение скрытых периодичностей (спектральный анализ, анализ периодограммы)

Нейросетевой подход к решению задач

• основные парадигмы


• задачи регрессии
• прогнозирование временного ряда

Описательный анализ временного ряда

• выборочные характеристики временных рядов: среднее, дисперсия, автокорреляционная функция, частная автокорреляционная функция


• распределения выборочных характеристик
• стационарность временного ряда

Линейные модели прогнозирования. ARIMA модель

• условия стационарности линейного процесса


• методология Бокса-Дженкинса индентификации ARIMA модели
• прогнозирование на основе ARIMA модели

Модели ARIMA с интервенцией

• типы интервеций, параметры интервенций


• оценка адекватности модели

Применение методов множественной регрессии в задачах прогнозирования

Анализ распределенных лагов

Прогнозирование временных рядов с короткой историей

Дополнительно: по желанию проводится разведочный анализ данных клиента.

Продолжительность курса: 8 академических часов.

Заявку на этот курс можно оформить, позвонив в наш офис или заполнив регистрационную карточку через Интернет.