Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках

Запропоновано два типи математичних моделей для прогнозування процесів ціноутворення на біржі. Ймовірнісна модель у вигляді динамічної мережі Байєса та авторегресійна модель є взаємно доповнюючими, що сприяє підвищенню якості прогнозу і рішень щодо торгових операцій на біржі. Побудовано модель для п...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2009
Hauptverfasser: Бідюк, П.І., Федоров, А.В.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2009
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/12396
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках / П.І. Бідюк, А.В. Федоров // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 1. — С. 65-73. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-12396
record_format dspace
spelling Бідюк, П.І.
Федоров, А.В.
2010-10-07T08:44:02Z
2010-10-07T08:44:02Z
2009
Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках / П.І. Бідюк, А.В. Федоров // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 1. — С. 65-73. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.
1681–6048
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/12396
62-50
Запропоновано два типи математичних моделей для прогнозування процесів ціноутворення на біржі. Ймовірнісна модель у вигляді динамічної мережі Байєса та авторегресійна модель є взаємно доповнюючими, що сприяє підвищенню якості прогнозу і рішень щодо торгових операцій на біржі. Побудовано модель для прогнозування нестандартних ситуацій.
Предложены два типа математических моделей для прогнозирования процессов ценообразования на бирже. Вероятностная модель в виде динамической сети Байеса и авторегрессионная модель взаимно дополняют друг друга, что способствует повышению качества прогноза и решений относительно торговых операций на бирже. Построена модель для прогнозирования нестандартных ситуаций.
Two types of mathematical models are proposed to forecast processes of stock price forming. The probabilistic model in the form of the dynamic Bayesian network and the autoregressive model mutually supplement each other, which improves the quality of trading decision making. Also, a model is proposed to forecast nonstandard situations.
uk
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
Вероятностное прогнозирование процессов ценообразования на фондовых рынках
Probabilistic forecasting of price forming at stock exchange
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
spellingShingle Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
Бідюк, П.І.
Федоров, А.В.
Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
title_short Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
title_full Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
title_fullStr Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
title_full_unstemmed Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
title_sort ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках
author Бідюк, П.І.
Федоров, А.В.
author_facet Бідюк, П.І.
Федоров, А.В.
topic Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
topic_facet Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
publishDate 2009
language Ukrainian
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
format Article
title_alt Вероятностное прогнозирование процессов ценообразования на фондовых рынках
Probabilistic forecasting of price forming at stock exchange
description Запропоновано два типи математичних моделей для прогнозування процесів ціноутворення на біржі. Ймовірнісна модель у вигляді динамічної мережі Байєса та авторегресійна модель є взаємно доповнюючими, що сприяє підвищенню якості прогнозу і рішень щодо торгових операцій на біржі. Побудовано модель для прогнозування нестандартних ситуацій. Предложены два типа математических моделей для прогнозирования процессов ценообразования на бирже. Вероятностная модель в виде динамической сети Байеса и авторегрессионная модель взаимно дополняют друг друга, что способствует повышению качества прогноза и решений относительно торговых операций на бирже. Построена модель для прогнозирования нестандартных ситуаций. Two types of mathematical models are proposed to forecast processes of stock price forming. The probabilistic model in the form of the dynamic Bayesian network and the autoregressive model mutually supplement each other, which improves the quality of trading decision making. Also, a model is proposed to forecast nonstandard situations.
issn 1681–6048
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/12396
citation_txt Ймовірнісне прогнозування процесів ціноутворення на фондових ринках / П.І. Бідюк, А.В. Федоров // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 1. — С. 65-73. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT bídûkpí imovírnísneprognozuvannâprocesívcínoutvorennânafondovihrinkah
AT fedorovav imovírnísneprognozuvannâprocesívcínoutvorennânafondovihrinkah
AT bídûkpí veroâtnostnoeprognozirovanieprocessovcenoobrazovaniânafondovyhrynkah
AT fedorovav veroâtnostnoeprognozirovanieprocessovcenoobrazovaniânafondovyhrynkah
AT bídûkpí probabilisticforecastingofpriceformingatstockexchange
AT fedorovav probabilisticforecastingofpriceformingatstockexchange
first_indexed 2025-12-07T13:16:24Z
last_indexed 2025-12-07T13:16:24Z
_version_ 1850855532515033088