Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах

Запропоновано два типи математичних моделей для прогнозування процесу ціноутворення на золото на біржі. Для поглибленого аналізу нестаціонарних процесів запропоновано ймовірнісну модель у вигляді динамічної мережі Байєса. Як доповнення до ймовірнісної моделі використано МГУА та авторегресійну модель...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2008
Автори: Бидюк, П.И., Федоров, А.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209127
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах / П.И. Бидюк, А.В. Федоров // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 2. — С. 130-139. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Запропоновано два типи математичних моделей для прогнозування процесу ціноутворення на золото на біржі. Для поглибленого аналізу нестаціонарних процесів запропоновано ймовірнісну модель у вигляді динамічної мережі Байєса. Як доповнення до ймовірнісної моделі використано МГУА та авторегресійну модель, що сприяє підвищенню якості рішень щодо здійснення операцій на біржі. Виконано порівняльний аналіз і вибрано кращі моделі для процесів, що аналізуються. Побудовано модель для короткострокового прогнозування умовної дисперсії процесу. Two types of mathematical models are proposed to forecast the process of stock price forming on gold. To ensure insightful analysis of the nonstationary processes of this kind the probabilistic dynamic Bayesian network is proposed. As a supplement to the probabilistic model were used GMDH and autoregressive model, what is improving the quality of trading decisions. A comparative analysis is performed and the best models are selected of possible candidates. A model is also proposed to forecast conditional variance of the process under study.
ISSN:0572-2691