Школа страхового бизнеса Международный институт исследования риска Риски. Аудит. Страхование
Об издательстве
Система качества издательства "Анкил"
Этические принципы издательства "Анкил"
Редакционные советы журналов
Правила рецензирования научных статей. Правила направления и опубликования научных статей
Журналы
Архив журналов
Авторам
Контакты
Прайс-лист
© Анкил, 2012
Главная » Журналы » Управление Риском



Архив изданий:
2021  1  2  3  4
2020  1  2  3  4
2019  1  2  3  4
2018  1  2  3  4
2017  1  2  3  4
2016  1  2  3  4
2015  1  2  3  4
2014  1  2  3  4
2013  1  2  3  4
2012  1  2  3  4
2011  1  2  3  4
2010  1  2  3  4
0000  1  2  3  4
0000  1  2  3  4  2013
0000  1  2  3  4  2013
0000  1  2  3  4

Управление Риском №2 - 2016

Теория управления риском


Бабешко Людмила Олеговна
доктор экономических наук, профессор кафедры системного анализа и моделирования экономических процессов, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Дядунов Денис Владимирович
кандидат экономических наук, доцент кафедры макроэкономического регулирования, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Эконометрическое прогнозирование цен акций в программной среде R

В работе выполнен сравнительный анализ результатов прогнозирования цен финансовых активов в рамках моделей ARIMA и коллокационных моделей. Выбор среды R в качестве программной объясняется наличием в ней функций для оценки и анализа моделей временны́х рядов и её векторной ориентацией, обеспечивающей простоту реализации коллокационных алгоритмов.

модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего автокорреляционная функция частная автокорреляционная функция коллокационная модель метод существенных параметров оценка параметра доверительный интервал

Econometric forecasting stock prices in the R software environment

The paper made a comparative analysis of results of forecasting prices of financial assets within ARIMA models and models of collocation. The choice of the environment R as software, explained by the presence in it of functions for evaluation and analysis of time-series models, and its vector-oriented language, which providing ease of algorithms implementation of collocation.

autoregressive integrated moving average autocorrelations function partial autocorrelation functions model of collocation essential parameters method parameter estimate confidence interval