Применение модели ARIMA для прогнозирования временных рядов

В данной курсовой работе рассматривается применение авторегрессионной интегрированной модели скользящего среднего (ARIMA) для прогнозирования временных рядов. Модель ARIMA позволяет оценивать и предсказывать значения временных рядов на основе их предыдущих значений и ошибок прогноза. Работы охватывают основные компоненты модели, определяемые параметрами (p, d, q), а также анализируются методы достижения стационарности и отбор параметров модели. Исследуются ограничения модели и решения для повышения точности прогнозов, включая выбор временного интервала и обработку исторических данных. Практическая часть включает в себя построение прогноза для конкретного временного ряда с использованием Python и его библиотек.

Продукт

Разработка алгоритма прогнозирования временных рядов с использованием модели ARIMA на языке Python и представление полученных результатов.

Актуальность

Актуальность исследования обусловлена необходимостью точного прогнозирования в различных областях экономики, финансов и науки, что позволяет принимать более обоснованные решения на основе анализа временных рядов.

Цель

Цель работы заключается в изучении теоретических аспектов модели ARIMA и практическом применении этой модели для прогнозирования временных рядов.

Задачи

1. Изучить теоретические основы модели ARIMA. 2. Проанализировать временной ряд и провести его предварительную обработку. 3. Оценить параметры модели ARIMA. 4. Выполнить прогнозирование и оценить его точность.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение Глава 1. Введение в модель ARIMA и теоретические основы работы с временными рядами 1.1. Введение в модель ARIMA 1.2. Теоретические основы работы с временными рядами Глава 2. Методы достижения стационарности и отбор параметров модели ARIMA 2.1. Достижение стационарности временного ряда 2.2. Отбор параметров модели ARIMA 2.3. Оценка адекватности модели ARIMA Глава 3. Прогнозирование и практическая реализация модели ARIMA в Python 3.1. Прогнозирование на основе модели ARIMA 3.2. Практическая реализация модели ARIMA в Python 3.3. Ограничения и улучшения моделей ARIMA 3.4. Заключение по использованию моделирования ARIMA Заключение Список литературы

Введение

Текст доступен в расширенной версии

Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 1. Введение в модель ARIMA и теоретические основы работы с временными рядами

1.1. Введение в модель ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел представляет собой вводную часть к теме, где рассматриваются основные понятия временных рядов и связь с моделью ARIMA. Акцентируется внимание на значении точного прогнозирования для различных отраслей и преимуществах использования данной модели. Контент доступен только автору оплаченного проекта

1.2. Теоретические основы работы с временными рядами

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел подробно рассматривает различные виды временных рядов и их характеристики, а также важность определения стационарности для успешного применения моделей прогнозирования. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 2. Методы достижения стационарности и отбор параметров модели ARIMA

2.1. Достижение стационарности временного ряда

Текст доступен в расширенной версии

Раздел исследует методы достижения стационарности временного ряда, анализируя различные подходы и статистические тесты для определения как устойчивого состояния данных. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.2. Отбор параметров модели ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел посвящен процессу выбора параметров модели ARIMA, включая анализ корреляционных функций автокорреляции и частичной автокорреляции для определения оптимальных значений p и q. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.3. Оценка адекватности модели ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе проводится оценка качества подобранной модели ARIMA с использованием различных критериев качества модели для тестирования её адекватности на основе исторических данных. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 3. Прогнозирование и практическая реализация модели ARIMA в Python

3.1. Прогнозирование на основе модели ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел охватывает шаги по проведению прогнозирования временных рядов с использованием разработанной модели ARIMA, включая алгоритмы и применение библиотек программирования. Контент доступен только автору оплаченного проекта

3.2. Практическая реализация модели ARIMA в Python

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел предоставляет практическое руководство по реализации алгоритмов ARIMA в языке Python, включая примеры кода и интерпретацию полученных результатов. Контент доступен только автору оплаченного проекта

3.3. Ограничения и улучшения моделей ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

Раздел анализирует ограничения применения моделей ARIMA для прогнозирования временных рядов, а также современные подходы к улучшению точности прогнозов через использование дополнительных методов или систем. Контент доступен только автору оплаченного проекта

3.4. Заключение по использованию моделирования ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел предоставляет обобщение ключевых аспектов работы, выводя основные итоги по применению модели ARIMA для анализа временных рядов и рекомендациям дальнейших исследований. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Заключение

Текст доступен в расширенной версии

Описание результатов работы, выводов. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Список литературы

Текст доступен в расширенной версии

Список литературы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

20+ страниц текста
80% уникальности текста
Список литературы (по ГОСТу)
Экспорт в Word
Презентация Power Point
10 минут и готово

Нужна курсовая на эту тему?20 страниц, список литературы, антиплагиат