Literatūros sąrašas
1. Boguslauskas V. Ekonometrika, Kaunas, Technologija, 2010.
2. Dzemyda G., Kurasova O., Žilinskas J., Daugiamačių duomenų vizualizavimo metodai, Vilnius, 2008.
3. Radavičius M., Ekonometrika, Klaipėda, 2012.
4. Račkauskas A., Ekonometrijos įvadas, Vilnius, 2003.
5. Čekanavičius V., Murauskas G. Statistika II ir jos taikymai, Vilnius, 2004.
6. Eidukevičius R., Juknevičienė D., Kosareva N., Pamerneckis S. Matematinė statistika istorijoje, Vilnius,1998.
7. Kligienė N. Įvadas į atsitiktinių sekų statistinę analizę, Vilnius, Technika, 1998.
8. Lesauskienė E. Finansinių duomenų prognozė statistinių programų sistemos R pagalba, Vadyba, Nr. 1(4), 2004, 51-53 p.
9. Matulionis J. Aukštoji matematika II, Vilnius, Mintis, 1968.
10. Di Battista T., Di Filippo R., Visini G. The environmental Long-Memory Space-Time Series prediction, ISEIS, Department of Quantitative Methods and Economic Theory, University of Pescara (Italy) viale Pindaro, 2004.
11. Gabriel Vasco J., Martins Luis F. On the forecasting ability of ARFIMA models when infrequent breaks occur, Econometrics Journal, 2004, vol. 7, 55-475 p.
12. Grander C. W. J., Joyeux R. An introduction to long-memory time series models and fractional differencing, University of California, San Diego and Cornell University, 1980.
13. Hosking J. R. M. Fractional differencing. Biometrica 68, 1981.
14. http://www.giss.nasa.gov/data/update/gistemp/
16. John W. Galbraith, Victoria Zinde-Walsh Autoregression-Based Estimators for ARFIMA Models, Montreal, CIRANO, 2001.
17. Journel A. G., Huijbergts C. H. Mining geostatistics, London: Academic press, 1978.
18. Shumway R. H., Stoffer D. S. Time Series Analysis and Its Applications, Springer-Verlag New York. Inc, 2000.
19. Shumway Robert. H., Stoffer David. S. Time Series Analysis and Its Applications With R Examples, Springer Sciense+Business Media, LLC, 2006.
20. L. Stabingienė, K. Dučinskas, Maisto produktų ir gėrimų gamybos apimties analizė, naudojant ARFIMA modelius.Lietuvos statistikos darbai, 2008 (47). ISSN 1392-642X.
21. Wang W., Van Gelder P. H. A. J. M., Vrijling J. K., Chen X. Detecting long- memory: Monte Carlo simulations and application to daily streamflow processes, Hydrology and Earth System Sciences, 11, 2007, 851-862 p.