ВВЕДЕНИЕ 2

1. Понятие адаптивных моделей, их виды 3

2. Адаптивные модели 5

2.1. Простейшая адаптивная модель 5

2.2. Адаптивная нелинейная модель 8

2.2.1. Метод адаптации 1 9

2.2.2. Метод адаптации 2 11

2.2.3. Метод адаптации 3 12

3. Тренд-сезонные модели 13

4. Примеры адаптации параметров моделей тренда 15

5. Прогноз валютного курса ЕВРО 17

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 23

При прогнозировании экономических или финансовых показателей ста-тистическими методами обычно выдвинется гипотеза о том, что основные взаимосвязи и тенденции сохранятся на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспек-тиве. Надежды возлагаются здесь на инерционность экономических и финан-совых систем. Между тем в большинстве случаев подвижность этих явлений возрастает, наблюдается структурная перестройка экономики, неравномер-ность развития научно-технического прогресса в различных отраслях, мгно-венной становится реакция фондовых и товарно-сырьевых рынков па теку-щую конъюнктуру, на правительственные решения, на новые социально-политические условия. Наибольшей инерционностью обладают макроэконо-мические характеристики, но и они стали весьма подвижными. Требование статистических подходов увеличения объема выборки для получения более точных оценок приходит в противоречие с требованием гомогенности (одно-родности) данных, ибо чем больше период наблюдений, тем выше вероят-ность того, что объект претерпел коренные изменения. Таким образом, необ-ходим определенный компромисс.

Одним из наиболее перспективных путей достижения такого компро-мисса является применение адаптивных методов прогнозирования. Цель адаптивных методов заключается в построении самокорректирующихся (са-монастраивающихся) рекуррентных моделей, которые способны отражать изменяющиеся во времени динамические свойства временного ряда, учиты-вать информационную ценность различных членов временной последовательности и давать достаточно точные оценки будущих членов данного ря-да. Такие модели предназначаются прежде всего для краткосрочного прогно-зирования.

Цель данного реферата состоит как обобщении теоретического материа-ла по вышеуказанной проблеме, так и практической реализации предложен-ных методов адаптивного прогнозирования.

1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, М.: Мир, 1974. Вып. 1.

2. Лукашин Ю.П. Адаптивная эконометрика. Нелинейные адаптивные регрессионные модели // Вопросы статистики. - 2006. - №6.

3. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов, М.: Финансы и статистика, 2003.

4. Лукашин Ю.П. Адаптивная эконометрика // Научные школы и ре-зультаты в российской статистике: Материалы Международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 30 янв.-l февр. 2006 г.). СПб.: Знание, 2006. С. 1 30-137.

5. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие. - Невинномысск, 2006. - 221 с.

Примечаний нет.