Адаптивне короткострокове прогнозування вибраних фінансових процесів

Запропоновано комп’ютерну систему адаптивного моделювання і прогнозування фінансово-економічних процесів із застосуванням принципів системного аналізу. При цьому враховувалася ієрархічність процесу прийняття рішень при оцінюванні прогнозів, а також застосовувались методи опису і врахування невизначеностей структурного, параметричного і статистичного характеру. Використання взаємодоповнювальних методів оцінювання структури і параметрів математичних моделей, а також оптимального оцінювання станів динамічних систем дає можливість врахувати деякі типи статистичних невизначеностей. Методи імовірнісного моделювання забезпечують урахування невизначеностей імовірнісного типу. Розглянуто задачу короткострокового прогнозування ціни на золото з використанням множини регресійних моделей і фільтра Калмана для отримання оптимальних оцінок стану процесу формування цін. Кращі результати прогнозування отримано з використанням оптимального фільтра за моделями, які враховують авторегресійні складові і тренди процесу. Побудовано моделі умовної дисперсії, які забезпечують прийнятні за якістю оцінки прогнозів дисперсії (волатильності), придатні для прийняття рішень при виконанні торгових операцій на біржі.

Рік видання: 
2014
Номер: 
1
УДК: 
519.766.4
С. 35–41.
Література: 

1. R.H. Shumway and D.S. Stoffer, Time Series Analysis and its Applications. New York: Springer Verlag, 2006, 588 p.
2. P.I. Bidyuk et al., Time Series Analysis. Ukraine, Kyiv: Polytechnika, NTUU KPI, 2013, 607 p. (in Ukrainian).
3. R. Harris and R. Sollis, Applied Time Series Modelling and Forecasting. West Sussex: Jоhn Wiley & Sons Ltd., 2005, 313 p.
4. M.Z. Zgurovsky and N.D. Pankratova, The System Analysis: Problems, Methodology, Applications. Ukraine, Kyiv: Naukova Dumka, 2011, 726 p. (in Ukrainian).
5. F.V. Jensen and Th. Nielsen, Bayesian Networks and Decision Graphs. New York: Spinger-Verlag, 2009, 457 p.
6. M.Z. Zgurovsky and Yu.P. Zaichenko, An Introduction to Computing Intelligence. Ukraine, Kyiv: Naukova Dumka, 2013, 406 p. (in Ukrainian).
7. A. Dobson, An Introduction to Generalized Linear Models. New York: CRC Press Company, 2013, 407 p.

Список літератури у транслітерації: 

1. R.H. Shumway and D.S. Stoffer, Time Series Analysis and its Applications. New York: Springer Verlag, 2006, 588 p.
2. P.I. Bidyuk et al., Time Series Analysis. Ukraine, Kyiv: Polytechnika, NTUU KPI, 2013, 607 p. (in Ukrainian).
3. R. Harris and R. Sollis, Applied Time Series Modelling and Forecasting. West Sussex: Jihn Wiley & Sons Ltd., 2005, 313 p.
4. M.Z. Zgurovsky and N.D. Pankratova, The System Analysis: Problems, Methodology, Applications. Ukraine, Kyiv: Naukova Dumka, 2011, 726 p. (in Ukrainian).
5. F.V. Jensen and Th. Nielsen, Bayesian Networks and Decision Graphs. New York: Spinger-Verlag, 2009, 457 p.
6. M.Z. Zgurovsky and Yu.P. Zaichenko, An Introduction to Computing Intelligence. Ukraine, Kyiv: Naukova Dumka, 2013, 406 p. (in Ukrainian).
7. A. Dobson, An Introduction to Generalized Linear Models. New York: CRC Press Company, 2013, 407 p.

Текст статтіРозмір
2014-1-5.pdf217.44 КБ