一部のTikhonovによると、彼の「 市場での予測 」（2006年）には、約100の予測方法とモデルがあります。 この評価はおかしく聞こえますが、 完全に分解しました ！ 次に、今日どのような時系列予測モデルが存在するかを一緒に見てみましょう。
- 回帰予測モデル
- 自己回帰予測モデル（ARIMAX、GARCH、ARDLM）
- 指数平滑化（ES）モデル
- 最大類似度サンプリングモデル（MMSP）
- ニューラルネットワークモデル（ANN）
- マルコフ連鎖のモデル
- 分類回帰ツリー（CART）モデル
- 遺伝的アルゴリズムモデル（GA）
- 参照ベクトルモデル（SVM）
- 伝達関数モデル（TF）
- ファジーロジックモデル（FL）
- 他に何？...
回帰予測モデル
回帰予測モデルは最も古いモデルの1つですが、今日非常に人気があるとは言えません。 回帰モデルは次のとおりです。
- 単純な線形回帰
- 重回帰
- 非線形回帰
ベスト回帰本-考古学本- ドレーパーN.、スミスH.回帰分析の適用 。 djvuからオンラインでダウンロードできます。 人々のために最高度で書かれた英語で読むほうが良いです。
自己回帰予測モデル
これは最も広く、2つの最も広く適用可能なクラスのモデルの1つです！ これらのモデルに関する多くの本があり、多くの応用例があります。
- ARIMAX（自己回帰統合移動平均拡張）、これについては非常に多くのことが書かれています。 基本は、Box、GeorgeおよびJenkins、Gwilym（1970）時系列分析：予測と制御です。 英語で読むのが良い！
- GARCH（一般化された自己回帰条件付き不均一分散）、FIGARCH、NGARCH、IGARCH、EGARCH、GARCH-Mには多くの修正があります。
- ARDLM（自己回帰分散ラグモデル）、これについては計量経済学の教科書でのみ。
聴衆への質問：GARCHとMLEについてのわかりやすく（！）本/記事をアドバイスします。
指数平滑化モデル
- 指数平滑法
- ホルトモデルまたは二重指数平滑法
- Holt-Wintersモデルまたはトリプル指数平滑法
3つのモデルすべてについて、私が読んだ最高の記事は、 Holt-Winters Exponential Smoothingを使用した Prajakta SK 時系列予測です。
最大類似度サンプリングモデル
これは私のモデル（最も類似したパターンのモデル）であり、多くのタスクで高い効率を示しています。 FOREXや取引所のランクに適用する必要はありません、彼らはそれが問題ではないことを確認しました。 その説明は上記のリンクの論文に記載されています。さらに、 MATLABで実装例をダウンロードできます。
ニューラルネットワークのモデル
2つの最も人気のある時系列予測モデルの2番目。 私の趣味に合った例が載った最高の本、Khaikin S. Neural networks：full course 。 MATLABのサンプルを含む本はここからダウンロードできます。
マルコフ連鎖モデル
マルコフ連鎖に関するモデルは多くのレビューに掲載されていますが、時系列を予測するための特定のアプリケーションに関する良い本も良い記事も見つかりませんでした。 私自身、このモデルを信頼性理論（Gnedenkoの教科書）で分析し、その計算の原理を理解しています。さらに、金融時系列のモデル化によく使用されることを読みました。
聴衆への質問：時系列を予測するためのマルコフ連鎖の使用に関するよく理解できる（！）本/記事を助言します。
分類回帰ツリーモデル
ここには資料はほとんどありませんが、あります。 特に、予測へのこのモデルの適用に関する優れた記事は、Hannes YY、Webb Pです。 分類および回帰ツリー：飢amineおよび慢性食料不安に対する脆弱性の指標を特定するためのユーザーマニュアル 。
遺伝的アルゴリズムモデル
これは奇妙な獣です。私はそのような決定を「イエズス会」と呼んでいます。なぜなら、彼らは科学の目新しさを正当化するためだけに生まれたようですが、その有効性は低いからです。 たとえば、遺伝的アルゴリズムを使用して最適化の問題を解決します（極値を検索します）が、時系列の予測に引き寄せられた人もいます。 このトピックに関するわかりやすい資料は見つかりませんでした。
聴衆への質問：時系列を予測するための遺伝的アルゴリズムの使用に関する、わかりやすく（！）本/記事をアドバイスします。
サポートベクターモデル
伝達関数モデル
ファジー論理モデル
これらのモデルはすべて、私の趣味であるイエズス会のクラスに属します。 たとえば、サポートベクター（SVM）は主に分類タスクに使用されます。 しかし、ファジィロジックが適用されるところはどこでも、時系列を予測するための明確に記述されたアプリケーションは見つかりませんでした。 レビューではありますが、専門家はほとんど常にそれを示しています。
聴衆への質問は同じです！
合計
すべての変更を加えた12個のモデル（20個）をピックアップします。 コメントで意見を述べるだけでなく、可能であれば、理解しやすい資料への有用なリンクを作成してください。 英語が上手になりました！
PS。 外国為替とあらゆる種類の交換のすべての愛好家、大きな要求はPMで私を気にしません！ 私はあなたにひどく疲れています！