Курсовая работа: Модель авторегрессии и скользящего среднего (ARMA)

Студент исследовал применение модели авторегрессии и скользящего среднего (ARMA) в анализе временных рядов. Он изучил основные принципы работы данной модели, а также ее математическое описание. В ходе исследования были рассмотрены различные методы оценки параметров ARMA модели, такие как метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов. Студент провел анализ стационарности и автокорреляционных свойств временного ряда, чтобы определить оптимальные параметры модели. Кроме того, были рассмотрены способы прогнозирования будущих значений временного ряда на основе построенной ARMA модели. Для оценки качества прогноза студент использовал различные метрики, такие как MSE и MAE. Объем работы включал в себя практическую часть, в рамках которой студент провел анализ реальных данных с использованием ARMA модели. В ходе исследования было установлено, что ARMA модель является эффективным инструментом для анализа временных рядов и прогнозирования их будущих значений. Полученные результаты оказались полезными для понимания и применения данной модели в практических задачах анализа данных.