Інформаційна модель ціноутворення на електронних ринках

• Published in: Кибернетика и системный анализ
• Date: 2020
• Main Authors: Саженюк, В.С., Чорноус, Г.О., Ярмоленко, Ю.А.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
• Subjects: Нові засоби кібернетики, інформатики, обчислювальної техніки та системного аналізу
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190431
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Інформаційна модель ціноутворення на електронних ринках / В.С. Саженюк, Г.О. Чорноус, Ю.А. Ярмоленко // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 4. — С. 160–171. — Бібліогр.: 25 назв. — укр.

Розроблено підхід до моделювання та прогнозування ціни ринкового блага на основі змін інформаційного фактору з використанням апарату диференціальних рівнянь першого порядку. Побудовано інформаційну модель ціноутворення шляхом розв’язання задачі Коші. Показано, що запропонована модель може бути корисною як для прогнозування цін активів на фондовій та валютній біржі, так і на товарних електронних ринках. Представлено процес підготовки даних для реалізації моделі. Разработан подход к моделированию и прогнозированию цены рыночного блага на основе изменений информационного фактора с использованием аппарата дифференциальных уравнений первого порядка. Построена информационная модель ценообразования путем решения задачи Коши. Показано, что предложенная модель может быть полезной как для прогнозирования цен активов на фондовой и валютной бирже, так и на товарных электронных рынках. Представлен процесс подготовки данных для реализации модели. The research is focused on the development of an approach to modeling and forecasting a market good prices based on information changes. The process is described by first order differential equations, and the solution of a corresponding Cauchy problem made it possible to develop an information pricing model. The proposed model is shown to be useful both for predicting asset prices on the stock and currency exchanges, and on commodity electronic markets. Data preparation stage before modeling is presented too.