Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Модели ARIMA/SARIMA
Статистические методологии, основанные на авторегрессии, скользящих средних и интегрировании для моделирования и прогнозирования одномерных временных рядов.
Рекуррентные нейронные сети
Архитектуры глубокого обучения, специализирующиеся на обработке последовательных данных, включая LSTM и GRU для захвата долгосрочных зависимостей.
Модель Prophet
Процедура прогнозирования, разработанная Facebook, сочетающая аддитивную декомпозицию с регрессией для обработки трендов, сезонности и календарных эффектов.
Сезонная декомпозиция
Методы разделения временных рядов на компоненты тренда, сезонности и остатков, включая STL и X-13-ARIMA-SEATS.
Спектральный анализ и вейвлеты
Частотные методы, использующие преобразование Фурье и вейвлеты для идентификации циклов и периодических паттернов во временных рядах.
Модели с Пространством Состояний
Математический фреймворк, моделирующий временные ряды как динамические системы со скрытыми состояниями, использующий фильтры Калмана для вывода.
Обнаружение временных аномалий
Специализированные алгоритмы для выявления выбросов, структурных изменений и точек разрыва во временных рядах.
Многомерный прогноз
Совместное моделирование множественных взаимосвязанных временных рядов с помощью VAR, VECM и многомерных нейронных сетей.
Модели волатильности GARCH
Семейство моделей, описывающих условную дисперсию и гетероскедастичность финансовых рядов, включая EGARCH и TGARCH.
Нерегулярные временные ряды
Методы обработки пропущенных данных, неравномерных наблюдений и нерегулярных временных меток во временных рядах.
Анализ причинности
Статистические методы для определения причинно-следственных связей между временными рядами, включая тесты Грэнджера и структурные причинные модели.
Байесовские методы
Вероятностный подход, использующий априорные распределения и байесовский вывод для количественной оценки неопределенности в временных прогнозах.
Ансамблевое прогнозирование
Комбинация нескольких моделей прогнозирования для повышения устойчивости и точности с помощью методов бэггинга, бустинга и стекинга.
Временные преобразования
Архитектуры трансформеров, адаптированные для временных рядов, использующие механизмы внимания для захвата сложных зависимостей.
Анализ Высокой Частоты
Специализированные техники для обработки тиковых данных и микроструктуры рынка с наблюдениями в миллисекундах.