• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • ВЫЯВЛЕНИЕ ТРЕНДА И СЕЗОННОСТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

ВЫЯВЛЕНИЕ ТРЕНДА И СЕЗОННОСТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ

С. 252–253.
Сендерович М. А.

Данная работа посвящена актуальной теме анализа временных рядов и сравнению методов выделения трендов и сезонности на данных не большой размерности для определения различных существенных факторов в торговле.

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: анализ временных рядовtime series analysis

В книге

Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского
МИЭМ НИУ ВШЭ, 2018.
Похожие публикации
Interpersonal Synchrony in Mentor-Mentee Dyads: An Analysis of Nonverbal Synchrony and Trait-Empathy
Vodneva A., Galina V. Oreshina, Kustova T. и др., Journal of Modern Foreign Psychology 2024 Vol. 13 No. 1 P. 47–57
Межличностная синхронизация — явление сонастройки показателей участников взаимодействия,наблюдаемое на различных уровнях, включая невербальный. Исследований межличностной синхрониза-ции в контексте рабочей среды крайне мало, а в контексте наставничества в такой среде — практическинет. Предыдущие исследования указывают на важную роль личностных характеристик, а именно эмпатии,как для межличностной синхронизации, так и для наставнических отношений. Цель данной работы —изучить вклад ...
Добавлено: 26 августа 2025 г.
The relationships between RedditSI and BTC exchange characteristics: Do Reddit users still control the market?
Бакланова В. С., Eurasian Economic Review 2025 Vol. 15 P. 285–306
This study investigates the influence of Reddit community on Bitcoin market performance by introducing the Reddit Sentiment Index (RedditSI) as a tool to measure sentiment among Reddit users. The index was crafted based on the Bitcoin-related subreddits and classified with the Flair NLP model. Statistical analysis, including correlation, cointegration and causality tests, revealed significant relationships ...
Добавлено: 14 марта 2025 г.
Оценка влияния маржинальных требований на ликвидность российского рынка фьючерсов
Потапов А. И., Финансовый журнал 2023 Т. 15 № 5 С. 94–116
Внедрение системы маржирования на рынках производных финансовых инструментов положительно сказывается на ликвидности рынка и эффективности рыночного ценообразования. При этом при оценке маржинальных требований не учитываются в полной мере диверсификация и хеджирование портфеля. Поэтому для соответствия регуляторным требованиям биржа устанавливает завышенный размер маржи. В исследовании Daskalaki, Skiadopoulos (2016 г.) было доказано, что завышение маржинальных требований снижает положительный ...
Добавлено: 3 ноября 2023 г.
Latent Stochastic Differential Equations for Change Point Detection
Рыжиков А. С., Гущин М. И., Деркач Д. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 104700–104711
Добавлено: 5 октября 2023 г.
Анализ и моделирование влияния макроэкономических факторов на ввод в эксплуатацию жилой недвижимости в России
Звездина Н. В., Сараев А. В., Вопросы статистики 2023 Т. 30 № 1 С. 27–41
Со стороны населения жилая недвижимость рассматривается с точки зрения возможности повышения уровня жизни, а также как объект выгодных инвестиционных вложений. Российский рынок жилой недвижимости привлекает внимание не только населения, но и исследователей. Его структура и многофакторность динамики развития дают широкие возможности для статистического анализа. Рассматривая рынок недвижимости отдельного города или субъекта РФ, исследователи акцентируют внимание на ...
Добавлено: 10 октября 2022 г.
Сезонность рождаемости в России: региональные особенности
Родионова Л. А., Копнова Е. Д., Вопросы статистики 2022 № 29(2) С. 61–76
В работе на основе статистических методов оцениваются межрегиональные различия в сезонности рождаемости в России, предпринята попытка объяснения различий в сезонности числа рождений в регионах России. Актуальность рассматриваемой проблематики объясняется необходимостью мониторинга изменения демографических показателей в связи с реализацией национальных проектов на период до середины 2020-х годов. Авторами рассмотрены наиболее принципиальные результаты некоторых отечественных и зарубежных исследователей ...
Добавлено: 5 мая 2022 г.
Статистические подходы к анализу и моделированию сезонности в демографических данных
Родионова Л. А., Копнова Е. Д., Демографическое обозрение 2019 Т. 6 № 2 С. 104–141
Согласно майскому  указу Президента (2018 г.), в число национальных целей и стратегических задач развития РФ на период до 2024 г. входят «обеспечение устойчивого естественного роста численности населения РФ и повышение ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет». Возросшая необходимость мониторинга текущей демографической ситуации, изучение структуры демографических показателей, пристальное внимание научного сообщества к реализации национальных целей обусловили ...
Добавлено: 2 сентября 2019 г.
An Analysis of the Economic Determinants of Food Security in North Africa
Родионова Л. А., Копнова Е. Д., / Series WP BRP "Basic research program". 2017. No. 166/EC/2017.
Данная статья исследует проблемы продовольственной безопасности как основы устойчивого экономического развития на примере Северной Африки. Был проведен статистический анализ экономических и финансовых детерминант продовольственной безопасности с использованием моделей коинтеграции и данныхофициальной международной статистики Продовольственной и сельскохозяйственной организации (ФАО) и Всемирного банка на период 1991-2014 гг. Согласно результатам, рост численности населения и интенсификация сельскохозяйственного производства, развитие ...
Добавлено: 3 июля 2017 г.
Эконометрика: учебник
Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А. и др., М.: Проспект, 2015.
В настоящем учебнике «Эконометрика» рассматривается как дисциплина, объединяющая совокупность результатов, методов и приемов экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария для количественного выражения качественных закономерностей. Курс эконометрики призван научить различным способам выражения связей и закономерностей через эконометрические модели, основанные на данных статистических наблюдений. Эконометрический подход предусматривает анализ соответствия выбранной модели изучаемому объекту, рассмотрению причин, приводящих ...
Добавлено: 10 марта 2017 г.
Статистические подходы к анализу и прогнозированию демографических данных
Копнова Е. Д., Родионова Л. А., Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право 2016 Т. 16 № 3 С. 306–315
Введение. В статье были рассмотрены возможности применения ARIMA-моделирования к анализу и прогнозированию временных рядов демографических показателей. Зарубежные исследования показали, что наряду с традиционными демографическими методами ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогнозировании таких показателей, как численность населения, уровень рождаемости и смертности, продолжительность жизни населения. Методика исследования. В работе использовалась методология Бокса-Дженкинса анализа и прогнозирования временных рядов, ...
Добавлено: 15 ноября 2016 г.
Прогнозирование основных показателей фондового рынка России авторегрессионными моделями с распределенными лагами
Хачатрян Н. К., Кравченко Т. К., Акопов А. С. и др., Аудит и финансовый анализ 2016 № 3 С. 128–133
Данная работа посвящена анализу и прогнозированию основных показателей фондового рынка Российской Федерации ‒ индексов Российской торговой системы (РТС) и Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ). Построены авторегрессионные модели с распределенными лагами (ADL модели), описывающие поведение указанных индексов. На основе построенных моделей проводится ретроспективное прогнозирование этих показателей, позволяющее определить точность полученных прогнозов. ...
Добавлено: 26 июня 2016 г.
Эконометрика
Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А. и др., М.: Проспект, 2014.
Рассматриваются методы и алгоритмы построения эконометрических моделей по пространственным, временным и пространственно-временным выборкам, методы оценки параметров моделей и проверки их значимости. Изложение регрессионного анализа начинается с классической двумерной и множественной линейной модели, которая в дальнейшем обобщается на условия мультиколлинеарности и нелинейности, гетероскедастичности и автокоррелированности регрессионных остатков. Рассматриваются также модели с переменной структурой, бинарного и множественного ...
Добавлено: 16 марта 2015 г.
Программная система анализа индикаторов активности регионов России на базе онтологических моделей и паттернов данных
Московский А. Д., Ровбо М. А., Хорошевский В. Ф., Программные продукты и системы 2013 № 3 С. 194–202
В работе обсуждаются вопросы создания рабочего места аналитика, поддерживающего процессы интеллектуального анализа больших объемов статистических данных науки, образования и инновационной деятельности с использованием гибридного подхода, где обеспечивается интеграция классических математических методов корреляционного анализа, анализа паттернов данных и временных рядов, а также методов интерпретации получаемых результатов. Особое внимание уделено бизнес-процессам выявления трендов изменения индикаторов и нетипичной ...
Добавлено: 24 ноября 2013 г.
Об использовании фиктивных переменных для решения проблемы сезонности в моделях общего экономического равновесия
Пильник Н. П., Поспелов И. Г., Станкевич И. П., Экономический журнал Высшей школы экономики 2015 Т. 19 № 2 С. 249–270
В работе рассматривается методика сглаживания сезонности, инвариантная к операции дефлирования. Показывается, что неучёт его может привести к серьёзным смещениям в получаемых данных, что может негативно сказаться на качестве и достоверности полученных результатов. Рассматриваются существующие методики сглаживания, демонстрируется, что они не удовлетворяют этому требованию, и рассматривается альтернативная методика, удовлетворяющая ему по построению. Проводится проверка работоспособности данного ...
Добавлено: 31 октября 2013 г.
Сопоставление моделей анализа временных рядов (на примере данных о потребительской активности в сфере досуга)
Пашкевич А. В., В кн.: Российская социология завтрашнего дня: Сборник студенческих работ (Вып.1).: М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2006. С. 173–194.
В статье рассматриваются основные классы моделей анализа временных рядов: математический формализм этих методов и конкретное применение на примере эмпирического исследования потребительской активности людей в области игорного поведения. В работе рассмотрены классические модели поиска тренда, классические модели авторегрессии и модели авторегрессии скользящего среднего. Проанализирована структура временного ряда, который получен на основе данных, предоставленных одним из региональных ...
Добавлено: 24 декабря 2012 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору