Проверяемый текст
Беляков, Станислав Сергеевич. Использование агрегирования в методах нелинейной динамики для анализа и прогнозирования временных рядов котировки акций (Диссертация 2005)
[стр. 84]

Рис.
2.31 Динамика возрастания значений центров тяжести глубины памяти рассматриваемых временных рядов в процессе возрастания интервала агрегирования В результате использования процедуры агрегирования получено улучшение нрсдпрогнозных характеристик, а именно таких характеристик как: трендоустойчивость, цикличность, сезонность и остаточность (случайность) для каждого из двух временных рядов количества зарегистрированных больных в отделениях пульмонологии и детской реанимации.
Этот результат не противоречит содержательной сути рассматриваемых показателей, которые являются параметрами математической модели в процессе практической реализации 2-уровневого подхода к моделированию.
Таким образом, появляются основания рассматривать процедуру агрегирования в качестве перспективного инструмента для улучшения предпрогнозных характеристик
временных рядов, для которых классические подходы к прогнозированию оказываются недостаточно эффективными.
2.5.
Оценка цикличности временных рядов заболсваемостей методом фазового анализа В первую очередь отметим, для чего нам нужна оценка цикличности? Оценка цикличности нам нужна для определения принципиальной возможности прогнозирования количества обращений за медпомощью больных по уровням: краткосрочный (подневный), среднесрочный (подневный или помесячный) и долговременный (сезонный) прогнозы.
Отметим на дальнейшее, что в настоящей работе термин «эволюционный 84
[стр. 91]

2.7 Выводы к главе 2 В результате использования процедуры агрегирования получено улучшение предпрогнозных характеристик для каждого из четырех временных рядов котировки акций российских компаний.
Этот результат не противоречит сути экономического содержания рассматриваемых финансовоэкономических показателей.
Таким образом, появляются основания рассматривать процедуру агрегирования в качестве перспективного инструмента для улучшения предпрогнозных характеристик
экономических временных рядов, для которых классические подходы к прогнозированию оказываются недостаточно эффективными.

[Back]