Прогнозирование максимальных условных дисперсий многомерных процессов с разнотемповой дискретизацией на основе адаптивных моделей GARCH

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманенко, В. Д.
dc.contributor.authorМилявский, Ю. Л.
dc.contributor.authorРоманенко, Віктор Демидович
dc.contributor.authorМілявський, Юрій Леонідович
dc.contributor.authorRomanenko, V. D.
dc.contributor.authorMilyavsky, Yu. L.
dc.date.accessioned2014-06-19T09:57:30Z
dc.date.available2014-06-19T09:57:30Z
dc.date.issued2009
dc.description.abstractenA method for synthesis of GARCH models for forecasting maximal conditional dispersions of multidimensional heteroskedastic processes under discretisation of input disturbances with small sampling periods and of output coordinates with large ones is considered. The dynamics of processes in a stochastic medium is described by matrix-polinomial models of autoregression and a sliding mean with multirate discretization. An algorithm for adaptive setting of GARCH models is developed. Experimental results for such a setting as well as forecasting of maximal conditional dispersions under optimal coefficients are presented.uk
dc.description.abstractruРассмотрен метод синтеза моделей GARCH для прогнозирования максимальных условных дисперсий многомерных гетероскедастических процессов при дискретизации входных возмущений с малыми периодами квантования, а выходных координат – с большими. Динамика процессов в стохастической среде описана матрично-полиномиальными моделями авторегрессии и скользящего среднего с разнотемповой дискретизацией. Адаптивная настройка коэффициентов моделей GARCH выполнена на основе рекуррентного метода наименьших квадратов. Приведены результаты экспериментальных исследований адаптивной настройки и прогнозирования максимальных условных дисперсий при оптимальных коэффициентах.uk
dc.description.abstractukРозглянуто метод синтезу моделей GARCH для прогнозування максимальних умовних дисперсій багатовимірних гетероскедастичних процесів при дискретизації вхідних збурень з малими періодами квантування, а вихідних координат – з великими. Динаміку процесів у стохастичному середовищі описано матрично-поліноміальними моделями авторегресії і ковзного середнього з різнотемповою дискретизацією. Розроблено алгоритм адаптивного настроювання коефіцієнтів моделей GARCH. Наведено результати експериментальних досліджень такого настроювання та прогнозування максимальних умовних дисперсій при оптимальних коефіцієнтах.uk
dc.format.pagerangeС. 92-108uk
dc.identifier.citationРоманенко В. Д. Прогнозирование максимальных условных дисперсий многомерных процессов с разнотемповой дискретизацией на основе адаптивных моделей GARCH / В. Д. Романенко, Ю. Л. Милявский // Системні дослідження та інформаційні технології : науково-технічний журнал. – 2009. – № 4. – С. 92–108. – Бібліогр.: 6 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/7996
dc.language.isoruuk
dc.publisherПолітехнікаuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subject.udc62-50uk
dc.titleПрогнозирование максимальных условных дисперсий многомерных процессов с разнотемповой дискретизацией на основе адаптивных моделей GARCHuk
dc.title.alternativeПрогнозування максимальних умовних дисперсій багатовимірних процесів із різнотемповою дискретизацією на основі адаптивних моделей GARCHuk
dc.title.alternativeForecasting of maximal conditional dispersions for multidimensional processes with multirate discretization on the basis of adaptive GARCH modelsuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
09_Roman.pdf
Розмір:
368.98 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал, № 4