ARIMA модели

Введение……………………………………………………………………3

1. ARIMA-модели………………………………………………………….4

1.1 Два основных процесса……………………………………………….4

1.2 Комбинированные модели…………………………………………….5

2. Комбинированный метод ARIMA…………………………………….20

2.1 Суть метода……………………………………………………………20

2.2 Недочеты метода………………………………………………………21

Заключение………………………………………………………………..23

Список литературы……………………………………………………….25

Актуальность работы. Математическая модель – описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженное с помощью математической символики. Формальная математическая конструкция становится моделью после «наполнения» ее физическим содержанием, указанием связи символов с характеристиками объекта. Поэтому при моделировании очень важно выбрать математический аппарат, наиболее соответствующий целям моделирования, и структуру формул, наиболее приспособленную к упомянутому «наполнению».

Этот выбор делается на начальном этапе моделирования при исходном рассмотрении объекта или информации о нем и определяется целями моделирования. Так если требуется однозначный прогноз и имеется возможность точного задания величин, характеризующих состояние объекта, конструируют динамические модели. Для этого обычно используют аппарат дифференциальных уравнений и однозначные отображения. Если от претензий на точное описание объекта отказываются и объявляют наблюдаемые процессы случайными (непредсказуемыми), строят статистические (вероятностные) модели. Обычно это делают с помощью математического аппарата статистики и теории вероятностей, если по условиям задачи достаточно указать вероятность того или иного из возможных состояний системы или устраивает приближенное описание с помощью усредненных величин.

Более того, в ряде случаев динамическое описание даже не представляется возможным из-за сложности моделируемой системы или ее поведения.

Цель работы: рассмотреть основы ARIMA-модели.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Рассмотреть понятие ARIMA-модели;

2. Рассмотреть организацию ARIMA-модели;

3. Изучить недостатки ARIMA-модели.