Методика моделирования и прогнозирования нестационарных процессов в финансах
| Autor: | Petro I. Bidyuk, Oleksandr Terentiev, Tatyana I. Prosyankina-Zharova, Scott Overmyer |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Physics
прогнозирование nonlinear nonstationary process mathematical modeling прогнозування forecasting макроэкономичесие и финансовые процессы General Medicine нелинейный нестационарный процесс uncertainties математичне моделювання Нелинейный нестационарный процесс Неопределенности Математическое моделирование Прогнозирование Макроэкономичесие и финансовые процессы Інформаційні технології системний аналіз та керування макроекономічні та фінансові процеси 519.216.3 [004.942] нелінійний нестаціонарний процес невизначеності Нелінійний нестаціонарний процес Невизначеності Математичне моделювання Прогнозування Макроекономічні та фінансові процеси Food science mathematical modelling macroeconomic and financial processes неопределенности математическое моделирование |
| Zdroj: | Наукові вісті КПІ; № 1 (2018): Engineering; 15-25 Научные вести КПИ; № 1 (2018): ; 15-25 Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 1 (2018): Engineering; 15-25 Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2018, № 1(117) |
| ISSN: | 1810-0546 2519-8890 |
| Popis: | Проблематика. Більшість моделей фінансових та економічних процесів вирізняються значною обчислювальною складністю, а побудова прогнозів прийнятної якості для цих процесів на потрібний часовий горизонт – великою трудомісткістю. Тому розробка і впровадження ефективних інструментів прогнозного моделювання фінансових та економічних процесів є однією з актуальних і практично значимих задач. У роботі розглядається питання моделювання та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у макроекономіці та фінансах із використанням методики, в основу якої покладені принципи системного аналізу, такі як ієрархічне моделювання, врахування невизначеностей, оптимізація характеристик за допомогою комплексних критеріїв, а також структурно-параметрична адаптація. Застосування запропонованої методики дає змогу покращити якість прогнозування за рахунок виявлення особливостей досліджуваного процесу й адаптації моделі до нових даних тощо.Мета дослідження. Розроблення методики для прогнозного моделювання нестаціонарних процесів у фінансах і макро-економіці із використанням статистичних даних та її реалізація у відповідній комп’ютерній системі.Методика реалізації. Методика базується на технологіях попередньої обробки статистичних даних, спрямованих на усунення можливих невизначеностей, застосуванні кореляційного аналізу для оцінювання структури моделі та виборі методів оцінювання параметрів моделей, обчисленні оцінок прогнозів і генеруванні альтернативних рішень. Це дає можливість об’єктивно оцінювати результати, одержані на кожному етапі розв’язку задачі моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у макро-економіці та фінансах. У дослідженні пропонується оригінальна методика визначення структури моделі з подальшим її впровадженням в інформаційну систему підтримки прийняття рішень.Результати дослідження. Для вибраних фінансових і макроекономічних процесів було побудовано відповідні моделі. Висока якість кінцевого результату аналізу даних і прогнозування досягнута завдяки реалізації оцінювання одержаних результатів із використанням статистичних критеріїв якості на кожному етапі обробки даних, побудови моделей і прогнозування, а також завдяки можливості адаптації моделей до нових даних через повторний аналіз статистичних характеристик досліджуваних процесів і застосування комбінованих критеріїв адекватності моделей та якості оцінок прогнозів і зручному представленню проміжних та кінцевих результатів.Висновки.Запропонована методика використана для прогнозного моделювання окремих макроекономічних та фінансових процесів України. Отримані результати свідчать про те, що її можна успішно використовувати для розв’язання практичних задач побудови моделей і прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів в умовах невизначеностей різних типів, які зазвичай доводиться розглядати під час моделювання та прогнозування, використовуючи статистичні дані. Background. Most of the models of financial and economic processes are characterized by considerable computational complexity, and construction of predictions of acceptable quality for the required time horizon – by considerable efforts. Therefore, the development and implementation of effective tools for forecasting the modeling of financial and economic processes are one of the actual and practically meaningful tasks. The paper deals with the modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes in macroeconomics and finance using a methodology based on the principles of system analysis such as hierarchical modeling, consideration of the influence of uncertainties, optimization of the characteristics of models using complex criteria, structural and parametric adaptation. The application of the proposed methodology will improve the quality of forecasting by studying the features of the analyzed process and adapting models to new data, etc.Objective. The purpose of this article is to develop a methodology for predictive modeling of nonstationary processes in finance and macroeconomics using statistical data, as well as its implementation in the corresponding computer system.Methods. The methodology is based on the technologies of preliminary processing of statistical data intended to eliminate possible uncertainties, the use of correlation analysis to evaluate structure of the model and choice of methods for estimating its parameters, calculating forecast estimates and generating alternative solutions. This allows us to objectively evaluate the results obtained at each stage of solving the problem of modeling nonlinear nonstationary processes in macroeconomics and finance. The paper proposes an original methodology for determining the structure of the model and its implementation in the information system for decision support.Results. Appropriate models were built for the selected financial and macroeconomic processes. High quality of the final result of data analysis and forecasting is achieved due to implementation of evaluation of the results obtained using statistical quality criteria at each stage of data processing, modeling and forecasting, and also due to the possibility of adapting models to new data through analysis of statistical characteristics of the processes under study and application of combined criteria for the adequacy of models and quality of estimates of forecasts, and the convenient presentation of intermediate and final results.Conclusions. The proposed methodology is used for forecasting modeling of some macroeconomic and financial processes in Ukraine. The obtained results show that it can be successfully used to solve practical problems of constructing models and prediction of nonlinear nonstationary processes under conditions of uncertainties of various types, which, as a rule, have to be considered during modeling and forecasting on the basis of statistical data. Проблематика. Большая часть моделей финансовых и экономических процессов отличается значительной вычислительной сложностью, а построение прогнозов приемлемого качества на необходимый временной горизонт – значительной трудоемкостью. Поэтому разработка и внедрение эффективных инструментов прогнозного моделирования финансовых и экономических процессов являются одной из актуальных и практически значимых задач. В работе рассматриваются вопросы моделирования и прогнозирования нелинейных нестационарных процессов в макроэкономике и финансах с использованием методики, в основу которой положены принципы системного анализа, такие как иерархическое моделирование, учет влияния неопределенностей, оптимизация характеристик моделей с помощью комплексных критериев, а также структурно-параметрическая адаптация. Применение предложенной методики позволит улучшить качество прогнозирования за счет исследования особенностей анализируемого процесса и адаптации моделей к новым данным и т.п.Цель исследования. Разработка методики прогнозного моделирования нестационарных процессов в финансах и макроэкономике с использованием статистических данных, а также ее реализация в соответствующей компьютерной системе.Методика реализации. Методика основывается на технологиях предварительной обработки статистических данных, предназначенных для устранения возможных неопределенностей, применении корреляционного анализа для оценивания структуры модели и выбора методов оценивания ее параметров, вычислении оценок прогнозов и генерировании альтернативных решений. Это позволяет объективно оценивать результаты, полученные на каждом этапе решения задачи моделирования нелинейных нестационарных процессов в макроэкономике и финансах. В работе предлагается оригинальная методика определения структуры модели и внедрение ее в информационную систему поддержки принятия решений.Результаты исследования. Для выбранных финансовых и макроэкономических процессов были построены соответствующие модели. Высокое качество конечного результата анализа данных и прогнозирования достигнуто благодаря реализации оценивания полученных результатов с использованием статистических критериев качества на каждом этапе обработки данных, построения моделей и прогнозирования, а также благодаря возможности адаптации моделей к новым данным через повторный анализ статистических характеристик исследуемых процессов и применение комбинированных критериев адекватности моделей и качества оценок прогнозов и удобному представлению промежуточных и конечных результатов.Выводы. Предложенная методика использована для прогнозного моделирования некоторых макроэкономических и финансовых процессов Украины. Полученные результаты свидетельствуют о том, что ее можно успешно использовать для решения практических задач построения моделей и прогнозов нелинейных нестационарных процессов в условиях неопределенностей разных типов, которые, как правило, приходится рассматривать во время моделирования и прогнозирования на основе статистических данных. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|