Дискретне Фур’є-продовження як алгоритм прогнозування фінансово-економічних часових рядів

• Опубліковано в: : Системні дослідження та інформаційні технології
• Дата: 2012
• Автор: Чабаненко, Д.М.
• Формат: Стаття
• Мова: Українська
• Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2012
• Теми: Нові методи в системному аналізі, інформатиці та теорії прийняття рішень
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50184
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Дискретне Фур’є-продовження як алгоритм прогнозування фінансово-економічних часових рядів / Д.М. Чабаненко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2012. — № 3. — С. 134-141. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Запропоновано методику прогнозування часових рядів на основі виявлення частотного спектра. Методика полягає в апроксимації часового ряду на проміжку навчання аналітичною функцією, яка містить тренд та комбінацію гармонічних коливань. Для оцінювання параметрів моделі використовуються нелінійні методи оптимізації. За допомогою експериментальної апробації показано ефективність запропонованого методу для прогнозування рядів фінансово-економічної динаміки. Предложена методика прогнозирования временных рядов на основе выявления частотного спектра. Методика базируется на аппроксимации временного ряда на промежутке обучения аналитической функцией, содержащей тренд и комбинацию гармонических колебаний. Для оценки параметров модели используются нелинейные методы оптимизации. С помощью экспериментальной апробации показана эффективность предложенного метода для прогнозирования рядов финансово-экономической динамики. The time series forecasting method, based on determination of the frequencies spectrum, is offered. The method is based on time series approximation in the interval training of analytic function, that contains the trend and harmonic oscillations combination. The effectiveness of the proposed method for the financial-economical time series forecasting is showed with the help of experimental approbation.