Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)

• Введение.
• Предобработка временных рядов.
• Выбор и подбор модели.
• Оценка пригодности модели.
• Предсказание и симуляция.

• Краткий обзор MathWorks и MATLAB;
• Обсуждение материалов курса, рабочей среды и логистики;
• Обозначение основных тем курса.

MATLAB

Подготовка данных временных рядов для подбора модели путем выявления трендов и применение преобразования данных.

• Удаление экспоненциальных трендов;
• Определение полиномиальных и сезонных трендов;
• Тестирование на стационарность;
• Критерий единичных корней.

Использование средств диагностики для выбора групп подходящих моделей-кандидатов для данного временного ряда. Определение, создание и подбор модели-кандидата.

• Расчет автокорреляции и частичной автокорреляции;
• Выбор модели используя формальные тесты;
• Выбор возможных модели для данного набора данных;
• Создание и подбор модели временных рядов.

Расчет и оценка диагностики модели для обеспечения корректности, пригодности и надежности модели.

• Расчет ошибок модели;
• Тестирование ошибок на нормальность;
• Анализ диагностики модели и проверка по критерию согласия;
• Оценка значимости отдельных членов модели;
• Сравнение моделей.

Построение предсказательных моделей для прогнозирования будущих данных. Имитация выборочных траекторий и статистики на основе метода Монте-Карло.

• Прогнозных данных с помощью подобранной модели;
• Использование прогнозной выборки для оценки пригодности модели;
• Модель Монте-Карло;
• Бэктестинг.