Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng

2015

72
2
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN

1.1. Khái niệm Dữ liệu

1.2. Dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng

1.3. Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp

1.4. Chuỗi thời gian và Dữ liệu chuỗi thời gian

1.5. Chuỗi thời gian

1.6. Tổng quan về dự báo

1.7. Đặc điểm của dự báo

1.8. Các phương pháp dự báo

2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NGOẠI SUY

2.1. Khái niệm ngoại suy

2.2. Khi nào nên sử dụng phương pháp ngoại suy để dự báo

2.3. Ưu nhược điểm của phương pháp ngoại suy

2.4. Tính chính xác của dự báo

2.5. Ứng dụng của kỹ thuật ngoại suy vào bài toán dự báo

2.6. Ngoại suy dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính

2.7. Bài toán hồi quy

2.8. Các phương pháp đưa về dạng tuyến tính

2.9. Hồi quy nhiều chiều (Hồi quy bội)

2.10. Ngoại suy bằng phương pháp trung bình động giản đơn (moving average forecast)

2.11. Ngoại suy bằng phương pháp san bằng mũ (Exponential Smoothing Methods)

2.12. Ngoại suy dựa vào mô hình san mũ Holt-Winters

2.13. Ngoại suy dựa vào mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

2.14. Các công cụ áp dụng trong mô hình

2.15. Mô hình AR(p) (Auto Regression)

2.16. Mô hình MA(q) (Moving Average)

2.17. Mô hình ARIMA

2.18. Các bước phát triển mô hình ARIMA

2.19. Các bước tiến hành ngoại suy

3. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG KỸ THUẬT NGOẠI SUY VÀO BÀI TOÁN DỰ BÁO

3.1. Mô hình ARIMA cho dự báo tài chính, chứng khoán

3.2. Dữ liệu tài chính

3.3. Mô hình ARIMA cho bài toán dự báo tài chính

3.4. Thiết kế mô hình ARIMA cho dữ liệu

3.5. Môi trường thực nghiệm

3.6. Kiểm tra tính dừng của chuỗi chứng khoán VNM

3.7. Nhận dạng mô hình

3.8. Ước lượng và kiểm định với mô hình ARIMA

3.9. Thực hiện dự báo

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng

Bạn đang xem trước tài liệu:

Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng

Tài liệu "Nghiên cứu kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng trong khoa học máy tính" cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp ngoại suy và cách chúng có thể được áp dụng trong lĩnh vực khoa học máy tính. Tài liệu này không chỉ giải thích các khái niệm cơ bản mà còn nêu bật những ứng dụng thực tiễn của kỹ thuật ngoại suy trong việc giải quyết các bài toán phức tạp, từ phân tích dữ liệu đến mô hình hóa. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng các kỹ thuật này, giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong các dự án nghiên cứu và phát triển.

Để mở rộng thêm kiến thức, bạn có thể tham khảo các tài liệu liên quan như Luận văn thạc sĩ hay nhận diện khuôn mặt người sử dụng wavelet và principle component analysis pca, nơi bạn sẽ tìm thấy ứng dụng của các phương pháp phân tích trong nhận diện hình ảnh. Ngoài ra, tài liệu Thuật toán xác định cha chung gần nhất của hai nút trong cây ứng dụng phân tích đa dạng loài vi sinh vật sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về lý thuyết đồ thị và ứng dụng của nó trong khoa học máy tính. Cuối cùng, tài liệu Luận án tiến sĩ một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ sẽ cung cấp thêm thông tin về các phương pháp dự báo, một lĩnh vực liên quan mật thiết đến kỹ thuật ngoại suy. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng hiểu biết và khám phá sâu hơn về các ứng dụng của kỹ thuật ngoại suy trong khoa học máy tính.