|
Введение 1
1.1. Прикладная статистика 1
1.2. Теория вероятностей и математическая статистика 2
2. Вероятностно-статистическая модель
как частный случай математической модели 3
2.1. Математическая модель 3
2.2. Основные этапы вероятностно-статистического моделирования 4
2.3. Сравнение процесса моделирования механизма явления
и формальной «статистической фотографии» процесса 5
3. Случайные процессы 6
3.1. Определение случайных процессов 6
3.2. Марковские случайные процессы 7
3.3. Практическое применение Марковских случайных процессов 9
4. Регрессионный анализ 9
4.1. Парная регрессионная модель 10
4.2. Нелинейная регрессия 10
4.3. Множественный регрессионный анализ 12
5. Анализ временных рядов 12
5.1. Основные этапы анализа временных рядов 13
5.2. Стационарные временные ряды 14
5.3. Аналитическое выравнивание временного ряда 14
5.4. Временные ряды и прогнозирование. Автокорреляция возмущений 15
5.5. Временные ряды и экономика 16
6. Линейные регрессионные модели финансового рынка 16
6.1. Регрессионные модели финансового рынка 16
6.2. Рыночная модель 17
6.3. Модели зависимости от касательного портфеля 18
6.4. Равновесные и неравновесные модели 19
6.5. Многофакторные модели 20
7. Метод Монте-Карло 20
7.1. Применение в среде финансового рынка 21
7.2. Модификации метода Монте-Карло 23
Заключение 23
Список литературы 24
|
На уровень вверх
Купить