В рамках своей диссертации «Модель прогнозирования по выборке максимального подобия» мне нужно было делать обзор моделей прогнозирования. Кроме обзора, я сделала вариант классификации, который мне тогда не очень удался. Классификацию уже немного поправила, теперь хочется разобраться в существующих моделях прогнозирования временных рядов. Такие модели называют стохастическими моделями (stochastic models).
По оценке некто Тихонова в его «Прогнозировании в условиях рынка» на сегодняшний день (2006 год) существует около 100 методов и моделей прогнозирования. Эта оценка звучит бредово, я полно разбирала ее! Давайте теперь вместе разберемся, какие же модели прогнозирования временных рядов существуют на сегодняшний день.
- Регрессионные модели прогнозирования
- Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM)
- Модели экспоненциального сглаживания (ES)
- Модель по выборке максимального подобия (MMSP)
- Модель на нейронных сетях (ANN)
- Модель на цепях Маркова (Markov chains)
- Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART)
- Модель на основе генетического алгоритма (GA)
- Модель на опорных векторах (SVM)
- Модель на основе передаточных функций (TF)
- Модель на нечеткой логике (FL)
- Что еще?...
