Информационная система поддержки принятия решений для прогнозирования финансово-экономических процессов на основе структурно-параметрической адаптации моделей

Предложена концепция решения задач адаптивного прогнозирования на основе методологии системного анализа. Методология базируется на комплексном использовании методов предварительной обработки данных, математического и статистического моделирования, прогнозирования и оптимального оценивания состояний исследуемых процессов. Циклическая адаптация структуры и параметров модели на основе множества статистических характеристик процесса обеспечивает получение высококачественных коротко- и среднесрочных оценок прогнозов при условии выполнения условия информативности данных. Выполненные исследования предложенной методики свидетельствуют о возможности ее применения к исследованию широкого класса процессов произвольной природы.

Год издания: 
2011
Номер: 
6
УДК: 
519-866
С. 42—53. Іл. 5. Бібліогр.: 15 назв.
Литература: 

1. Holsapple C.W., Winston A.B. Decision support systems. — Saint Paul: West Publishing Company, 1996. — 850 p.
2. Turban E., Aronson J.E. Decision support systems. — New Jersey: Prentice Hall, 2001. — 866 p.
3. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 414 с.
4. Бідюк П.І., Романенко В.Д., Тимощук О.Л. Аналіз часових рядів. — К.: НТУУ “КПІ”, 2010. — 320 с.
5. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. — М.: Статистика, 1980. — 438 с.
6. Rossi P.E., Allenby G.M., McCulloch R. Bayesian statistics and marketing. — New Jersey: John Wiley & Sons, Ltd, 2005. — 348 p.
7. Chatfield C. Time series forecasting. — London: Chapman & Hall, 2000. — 268 p.
8. Згуровский М.З., Подладчиков В.Н. Аналитические методы калмановской фильтрации. — К.: Наук. думка, 1995. — 286 с.
9. Бідюк П.І. Системний підхід до прогнозування на основі моделей часових рядів // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2003. — № 3. — С. 88—110.
10. Zgurovsky M.Z., Bidyuk P.I., Terentyev O.M. Method of constructing Bayesian networks based on scoring functions // Cybernetics and System Analysis. — 2008. — 44, N 2. — P. 219—224.
11. Spiegelhalter Probabilistic networks and expert systems / R.G. Cowell, A.P. Dawid, S.L. Lauritzen, D.J. Spiegelhalter. — New York: Springer, 1999. — 324 p.
12. http://www.mataf.net/en/tools/home
13. Nong Y. The Handbook оf Data Mining. — New Jersey: Arizona State University Publishers, 2003. — 1202 p.
14. Application of Classification Techniques in Business, Banking and Finance / E.I. Altman, R.B. Avery, R.A. Eisenbeis, J. Sinkey. — Greenwich: JAI Press, 1981. — 418 p.
15. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied Logistic Regression. — New York: John Wiley & Sons, Inc., 2000. — 380 p.

Полнотекстовый документSize
2011-6-6.pdf385.52 KB