Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов. Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклических колебаний, гистограмм, модели семейства ARIMA, ARCH. Приводятся примеры прогнозирования курсов акций, валют, цен на золото. Материалы пособия апробированы на занятиях в МЭСИ, МИРБИС и других вузах. Для студентов, аспирантов, преподавателей экономических вузов, менеджеров и финансовых аналитиков. 

Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов