Rescaled спектр анализа

Название на английском - Rescaled Range Analysis

Статистический анализ временных рядов финансовых данных, что попытки найти моделей, которые могли бы повторить в будущем. Хотя rescaled-диапазон методов анализа оказались полезными в других математических начинаниях, доказательств для его использования в анализе финансовых данных, остается довольно доказана. Существуют две основные переменные, используемые в этой технике - диапазон данных (если судить по самой высокой и самой низкой величины в срок) и стандартное отклонение данных. Производной от этой математической результат известен как Херст экспонента Если тенденция действительно существует в данных, это Херст экспоненты могут экстраполировать будущие значения или средние по данным пунктом.

Стремление к прогнозированию тенденций в финансовых данных (в частности, цены на активы) так же стара, как история самой данных. То, что делает поиск таким привлекательным является то, что фондовый рынок история делает шоу проциклического, хотя и не в периодических образом. Деловой цикл длины, как держать появится в срок от четырех до пяти лет, хотя никто не может объяснить, почему.

Алфавитный указатель

А | Б | В | Г | Д | Е | Ж | З | И | К | Л | M | Н | О | П | Р | С | Т | У | Ф | Х | Ц | Ч | Ш | Щ | Э | Ю | Я

A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z

0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9