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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2008 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2008
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209127 |
| 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: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862733575634288640 |
|---|---|
| author | Бидюк, П.И. Федоров, А.В. |
| author_facet | Бидюк, П.И. Федоров, А.В. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:38:03Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-209127 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:38:03Z |
| publishDate | 2008 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Бидюк, П.И. Федоров, А.В. 2025-11-14T11:06:46Z 2008 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. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209127 62-50 10.1615/JAutomatInfScien.v40.i3.60 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. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Решение прикладных задач моделирования с применением алгоритмов МГУА Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах Порівняння деяких методів прогнозування на нестаціонарних процесах Comparative analysis of some forecasting methods on nonstationary processes Article published earlier |
| spellingShingle | Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах Бидюк, П.И. Федоров, А.В. Решение прикладных задач моделирования с применением алгоритмов МГУА |
| title | Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах |
| title_alt | Порівняння деяких методів прогнозування на нестаціонарних процесах Comparative analysis of some forecasting methods on nonstationary processes |
| title_full | Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах |
| title_fullStr | Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах |
| title_full_unstemmed | Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах |
| title_short | Сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах |
| title_sort | сравнение некоторых методов прогнозирования на нестационарных процессах |
| topic | Решение прикладных задач моделирования с применением алгоритмов МГУА |
| topic_facet | Решение прикладных задач моделирования с применением алгоритмов МГУА |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209127 |
| work_keys_str_mv | AT bidûkpi sravnenienekotoryhmetodovprognozirovaniânanestacionarnyhprocessah AT fedorovav sravnenienekotoryhmetodovprognozirovaniânanestacionarnyhprocessah AT bidûkpi porívnânnâdeâkihmetodívprognozuvannânanestacíonarnihprocesah AT fedorovav porívnânnâdeâkihmetodívprognozuvannânanestacíonarnihprocesah AT bidûkpi comparativeanalysisofsomeforecastingmethodsonnonstationaryprocesses AT fedorovav comparativeanalysisofsomeforecastingmethodsonnonstationaryprocesses |