Дина Николаевна Савинская, Алексей Алексеевич Шуняев, Видад Зейн
{"title":"CОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ","authors":"Дина Николаевна Савинская, Алексей Алексеевич Шуняев, Видад Зейн","doi":"10.17308/meps.2021.11/2713","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Цель: актуальность изучения временных рядов в последнее время вышла на новый уровень популярности в различных научных областяхв экономике, в частности, поэтому в данной статье мы сделаем обзор понятий и компонент временных рядов, затем обсудим некоторые распространенные методы прогнозирования. Обсуждение: согласно описанным целям исследования и по результатам проведенного анализа понятия временного ряда и методов прогнозирования временных рядов, в том числе рядов с памятью, авторами выделены самые прогрессивные методы, а именно адаптивные, нейронные сети и клеточный автомат. Результаты: результатом исследования является раскрытие ключевых моментов применения тех или иных методов прогнозирования в зависимости от компонентного состава и происхождения исследуемых временных рядов.","PeriodicalId":429408,"journal":{"name":"Современная экономика: проблемы и решения","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Современная экономика: проблемы и решения","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17308/meps.2021.11/2713","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Цель: актуальность изучения временных рядов в последнее время вышла на новый уровень популярности в различных научных областяхв экономике, в частности, поэтому в данной статье мы сделаем обзор понятий и компонент временных рядов, затем обсудим некоторые распространенные методы прогнозирования. Обсуждение: согласно описанным целям исследования и по результатам проведенного анализа понятия временного ряда и методов прогнозирования временных рядов, в том числе рядов с памятью, авторами выделены самые прогрессивные методы, а именно адаптивные, нейронные сети и клеточный автомат. Результаты: результатом исследования является раскрытие ключевых моментов применения тех или иных методов прогнозирования в зависимости от компонентного состава и происхождения исследуемых временных рядов.