Детально исследуются характеристики временных рядов, представленных моделями AR, MA, ARMA, ARIMA и уравнениями в терминах стохастического вектора состояния. Систематизированы и развиты методы структурной и параметрической идентификации моделей, включая проблему TS- и DS-рядов. Построены алгоритмы прогнозирования, основанные на винеровском, байесовском и калмановском подходах к проблеме. Приводятся многочисленные примеры, выполненные в среде Mathcad. Для студентов экономических специальностей вузов и аспирантов, выполняющих научные исследования в области математических методов.
Detalno issledujutsja kharakteristiki vremennykh rjadov, predstavlennykh modeljami AR, MA, ARMA, ARIMA i uravnenijami v terminakh stokhasticheskogo vektora sostojanija. Sistematizirovany i razvity metody strukturnoj i parametricheskoj identifikatsii modelej, vkljuchaja problemu TS- i DS-rjadov. Postroeny algoritmy prognozirovanija, osnovannye na vinerovskom, bajesovskom i kalmanovskom podkhodakh k probleme. Privodjatsja mnogochislennye primery, vypolnennye v srede Mathcad. Dlja studentov ekonomicheskikh spetsialnostej vuzov i aspirantov, vypolnjajuschikh nauchnye issledovanija v oblasti matematicheskikh metodov.
