Системний підхід до моделювання та прогнозування на основі регресійних моделей і фільтра Калмана
| Autor: | Irina A. Shubenkova, Svitlana K. Petrova, Petro I. Bidyuk |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï, Iss 2 (2017) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2308-8893 1681-6048 |
| DOI: | 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.05 |
| Popis: | Запропоновано концепцію адаптивного моделювання фінансово-економічних процесів, яка ґрунтується на одночасному використанні регресійних моделей і оптимального фільтра Калмана для зменшення впливу випадкових збурень та похибок вимірювань статистичних даних. Створено програмне забезпечення, необхідне для виконання обчислювальних експериментів. Для вибраних фінансово-економічних процесів побудовано кілька регресійних моделей, додатково перетворених у простір станів. Випробування розробленої системи прогнозування на різних вибірках фінансових та економічних даних показало, що можна досягти прийнятних значень середньої абсолютної похибки близько 5–8 % для короткострокових прогнозів. Залежно від конкретної постановки задачі використано динамічні і статичні оцінки прогнозів для отримання потрібних точних оцінок. Застосування фільтра Калмана для попереднього оброблення даних (зменшення впливу випадкових збурень та шумів вимірів) і короткострокового прогнозування дає змогу додатково зменшити кількість похибок оцінок прогнозів на 1,5–2,0 %. У подальших дослідженнях передбачається створити спеціалізовану систему підтримання прийняття рішень для розв’язання задач прогнозування на основі ймовірнісно-статистичних методів. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|