– Сложность моделирования: Нестационарность усложняет задачу моделирования и прогнозирования, так как традиционные методы, предполагающие стационарность, могут быть неэффективными.
– Необходимость адаптивных методов: Для анализа нестационарных рядов требуются методы, которые могут адаптироваться к изменениям в данных, такие как вейвлет-анализ или модели машинного обучения.
Мультифрактальность – это свойство временных рядов, при котором они демонстрируют различные степени самоподобия на разных временных масштабах. Это означает, что структура ряда может изменяться в зависимости от масштаба, на котором она рассматривается.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.