Выводы. 
Использование метода Бокса-Дженкинса для прогнозирования временных рядов

Методология Бокса-Дженкинса дала огромный толчок в мире статистике и в особенности в сфере прогнозирования временных рядов. Разработанная методология послужила основой для формирования не только огромного количества моделей прогнозирования, но и дала понимание полного процесса создания, обучения и тестирования моделей прогнозирования временных рядов.

Была рассмотрена интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего (ARIMA), как базовая модель прогнозирования, с рассмотрением идентификации, оценки работы модели, и ее диагностики.

На основе реальных данных была реализована модель ARIMA для еще более глубокого понимания анализа временных рядов и реализации одной из основополагающей модели прогнозирования.

Список литературы

• 1. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2. // М.: Юнити-Дана, ISBN 5−238−305−6. — 2001. — C. 432.
• 2. George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel. Time Series Analysis: Forecasting and Control // Wiley Series in Probability and Statistics. ISBN 1 118 619 064, 9 781 118 619 063. — 2013. — С. 92 — 161.
• 3. Nocedal, Jeorge; Wright, Stephen J. Numerical Optimization. — 2nd edition. // USA: Springer, ISBN 978−0-387−30 303−1 — 2006. — C. 194 — 199.
• 4. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. // М.: Дело, ISBN 978−5-7749−0473−0. — 2007. — C. 504.
• 5. Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И. И. — 2-е изд. // М.: Финансы и статистика, ISBN 5−279−2 786−3. — 2006. — С. 576.
• 6. Hyndman Rob J., George Athanasopoulos. Forecasting: principles and practice // University of Western Australia. ISBN-13: 978−987 507 105 — 2013. — С. 52 — 57.
• 7. Мишулина О. А. Статистический анализ и обработка временных рядов. // М.: МИФИ, 2004. — С. 180.
• 8. Shasha, D. High Performance Discovery in Time Series // Springer — 2004. — С. 114 — 116.
• 9. Cowpertwait P. S.P., Metcalfe A.V. Introductory Time Series with R // Springer — 2009. — С. 45 — 66.
• 10. Woodward, W.A., Gray, H. L. & Elliott, A. C. Applied Time Series Analysis // CRC Press. — 2012. — С. 197 — 230.
• 11. Griewank, Andreas and Walther, A. Principles and Techniques of Algorithmic Differentiation, Second Edition. // SIAM, — 2008. — C. 31 — 59.