Марковская модель авторегрессии с гетероскедастичными остатками

Анализируются временные ряды для построения прогнозируемых значений с помощью теории цепей Маркова. Главная задача — нахождение оценок переходных вероятностей марковской цепи на основании наблюдаемых данных временного ряда. Доказывается, что нахождение таких вероятностей, отвечающих всем требованиям...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2008
Main Authors: Матвеев, А.А., Шадурскис, К.П.
Format: Article
Language:Russian
Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2008
Series:Системні дослідження та інформаційні технології
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14611
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Марковская модель авторегрессии с гетероскедастичными остатками / А.А. Матвеев, К.П. Шадурскис // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2008. — № 2. — С. 97-109. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Анализируются временные ряды для построения прогнозируемых значений с помощью теории цепей Маркова. Главная задача — нахождение оценок переходных вероятностей марковской цепи на основании наблюдаемых данных временного ряда. Доказывается, что нахождение таких вероятностей, отвечающих всем требованиям, сводится к задаче квадратичного программирования на симплексе. Строятся состоятельные и несмещенные оценки переходных вероятностей с использованием решения задачи квадратичного программирования в среде МАТLAB. Полученные оценки проверены экспериментально методом Монте-Карло.