МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ МНОГОМЕРНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ НА ПРИМЕРЕ ФОНДОВОГО РЫНКА

Многопризнаковая природа реальных явлений и процессов объясняет постоянно возрастающий интерес к методам многомерного статистического анализа, которые по праву являются интеллектуальным инструментарием современного исследователя. В рамках годового курса «Многомерные статистические методы» традиционно рассматриваются такие основные разделы как «Множественный корреляционно-регрессионный анализ», «Методы снижения размерности», «Методы многомерной классификации». Теоретический материал сопровождаются практическими занятиями в компьютерном классе. Широкие возможности для выполнения предусмотренных курсом лабораторных работ предоставляет программа «SEMESTR» для пакета Mathcad, предназначенная для автоматизации обработки данных на основе методов многомерного анализа. В статье излагаются методические основы исследования многомерных взаимосвязей на примере фондовых индексов.

многомерный анализ, регрессионный анализ, компонентный анализ, фондовые индексы, раз мерность признакового пространства, Mathcad, regression analysis, factor analysis, multivari ate analysis, stock indexes, dimensionality of factors space, Mathcad

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: ЮНИТИ, 1998.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М.: Финансы и статистика, т.1 - 1986, т.2 - 1987.

3. Дубров А.М. Компонентный анализ и эффективность в экономике. - М.: Финансы и статистика, 2002.

4. Ниворожкина Л.И., Арженовский С.Б. Многомерные статистические методы в экономике. - М.: Дашков и Ко, 2009.

5. Плис А.И., Сливина Н.А. MATHCAD: математический практикум для инженеров и экономистов. - М.: Финансы и статистика, 2003.

6. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных. - М.: Финансы и статистика, 2008.

7. Aivazian S.A., Mhitarian V.S. Applied statistics and essentials of econometrics. - М.: UNITY, 1998.

8. Dreyper N., Smith G. Applied regression analysis. - M.: Finance and statistics, t.1 - 1986, t.2 - 1987.

9. Dubrov A.M. Component analysis and efficiency of economics. - M.: Finance and statistics, 2002.

10. Nivorozhkina L.I., Arzhenovsky S.B. Multivariate statistical methods in economics. - M.: Finance and statistics, 2009.

11. Plis A.I., Slivina N.A. MATHCAD: mathematical practical work for engineers and economists. - M.: Finance and statistics, 2003.

12. Simchera V.M. Methods of multivariate analysis of statistical data. - M.: Finance and statistics, 2008.