#ЦМФ Как выделить цикл, тренд и сезонность? Декомпозиция временного ряда

Ярослав Бологов, к.э.н., эконометрист и data scientist, преподаватель ЦМФ (и выпускник семинара «Финансовая эконометрика») — лекция по машинному обучению на программе «Количественная аналитика» ЦМФ (2015 год) 0:33 Постановка задачи: прогноз курса акций авиакомпании 2:16 График временного ряда 3:03 Описание модели 4:34 Алгоритм сглаживания выбросов временного ряда — Loess Smoothing 6:06 Алгоритм выделения сезонности, тренда и сглаживания выбросов временного ряда — Seasonal and Trend Loess (STL) Decomposition 7:27 Процедура STL 11:21 Реализация STL в R 12:55 График STL в R 13:53 Фильтр Ходрика-Прескотта 16:20 Разделение тренда и цикла с помощью фильтра Ходрика-Прескотта в R 17:21 Графики тренда и цикла по фильтру Ходрика-Прескотта в R 18:21 Ответы на вопросы 31:01 Домашнее задание Подкаст с Ярославом: Лекции по машинному обучению: Лекции по финансовой эконометрике: Лекции по случайным процессам: Студенческие проекты ЦМФ 2021: Международный семинар «Финансовая экономика и количественные финансы»: Cеминар «Финансовая эконометрика»: Регистрация на программы «Количественная аналитика» и «Анализ данных» ЦМФ: #R #прогноз_курса_акций #График_временного_ряда #Алгоритм_сглаживания_выбросов_временного_ряда #Loess #Loess_Smoothing #выделение_сезонности_и_тренда #Seasonal_and_Trend_Loess #STL #STL_Decomposition #Фильтр_Ходрика_Прескотта #Центр_математических_финансов #ЦМФ #CMF #Финансовая_эконометрика #Машинное_обучение #Количественная_аналитика #Анализ_данных #1_уровень #2_уровень #проекты #Риск_менеджмент #Финансовая_аналитика #УNVRSTY #YNVRSTY