Розробка і дослідження методів адаптивного прогнозування та статистичної ідентифікації нелінійних динамічних моделей фізичних та економічних процесів
| dc.contributor.advisor | Романенко, В. Д. | uk |
| dc.contributor.advisor | Romanenko, V. D. | en |
| dc.contributor.advisor | Романенко, В. Д. | ru |
| dc.contributor.faculty | Інститут прикладного системного аналізу | uk |
| dc.contributor.researchgrantor | Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» | uk |
| dc.date.accessioned | 2018-04-05T09:03:04Z | |
| dc.date.available | 2018-04-05T09:03:04Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description.abstracten | The method of GARCH model synthesis (Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) was developed for prediction of maximal sample conditional variances of output coordinates of multidimensional heteroscedastic processes with multirate discretization. To achieve maximal prediction accuracy the algorithm of adaptive adjustment of GARCH model coefficients was devised. The prediction technique of state vectors and output measurements was developed by means of applying Diophantine equations in matrix polynomials in conditions of measurable and non- measurable disturbances providing minimization of prediction error variance. The algorithm was developed to minimize generalized variance of output coordinate of financial — economical processes. New approach to create adaptive nonlinear stochastic models of short and medium term prediction was proposed that allows effectively taking into account uncertainty and unpredictability of different type dynamical processes development in future. Modification of identification algorithms of a priori unknown noise statistic of state disturbances of nonlinear dynamical system model according to heterogeneous and non synchronized measurements was proposed. The complex technique of treatment of arterial pressure monitoring data on basis of developed adaptive nonlinear stochastic model was proposed that allowed revealing regularities of its chronobiological change for different age groups and fulfillment of medium term prediction of arterial pressure and timely decision-making about giving of effective medical assistance to concrete patient. Experimental data treatment in the conditions of limited experimental information was proposed to combine with procedure of imitating modeling that simulates continuation of experiment in the same conditions. This gave opportunity to increase effectiveness of exponent estimation procedure of energy distribution of solar flares according to satellite data. Research results were implemented in Alpha-bank as software to minimize variances of conditionally stable residuals of client’s deposits to the bank, which they contributed on indefinite time and will be able to withdraw from accounts in any moment on request. Minimization of residuals fluctuation gives opportunity to minimize liquidity risks (certificate of implementation). | uk |
| dc.description.abstractru | Разработан метод синтеза моделей GARCH (Generalized Autoregressive conditional Geteroskedasticity) для прогнозирования максимальных выборочных условных дисперсий выходных координат многомерных гетероскедастических процессов с разнотемповой дискретизацией. Для достижения оптимальной точности прогнозирования разработант алгоритм адаптивной настройки коэффициентов модели GARCH. Разработана методика прогнозирования векторов состояния и выходных измерений на основе модели динамики процесса в пространстве состояний с разнотемповой дискретизацией путем применения диофантовых уравнений в матричных полиномах при измеряемых и неизмеряемых возмущениях, что обеспечивает минимизацию дисперсии ошибки прогнозирования. Разработан алгоритм минимизации обобщенной дисперсии выходной координаты финансово- экономических процессов. Предложен новый подход для формирования адаптивных нелинейных стохастических моделей краткосрочного и среднесрочного прогнозирования, что позволяет эффективно учитывать неопределенность и непредвиденность развития разнотипных динамичнских процессов в будущем. Предложена модификация алгоритмов идентификации априорно неизвестных статистических характеристик возмущений состояния модели нелинейной динамической системы по данным несинхронизированных разнородных измерений. На основе разработанной адаптивной нелинейной стохастической модели предложена комплексная методика обработки данных мониторинга артериального давления, что позволило выявить закономерности его хронобиологического изменения для разных возрастных групп, выполнять среднесрочное прогнозирование артериального давления и своевременно принимать решения о представлении эффективной врачебной помощи конкретному пациенту. В условиях ограниченной экспериментальной информации предложена обработка экспериментальных данных объединять с процедурой имитационного моделирования, что иммитирует продолжение эксперимента в тех же условиях. Это дало возможность повысить эффективность процедуры оценивания показателя степени распределения энергии солнечных вспышек по данным спутника. Результаты работы внедрены в «Альфа-Банк» в виде программного обеспечения для минимизации дисперсии условно-стабильных остатков вкладов клиентов в банке, которые они внесли на неопределенный срок и могут снять со счетов в любой момент по требованию. Минимизация колебаний остатков дает возможность минимизировать риски ликвидности (Акт внедрения). | uk |
| dc.description.abstractuk | Розроблено метод синтезу моделей GARCH (Generalizd Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) для прогнозування максимальних вибіркових умовних дисперсій вихідних координат багатовимірних гетероскедастичних процесів з різнотемповою дискретизацією. Для досягнення оптимальної точності прогнозування розроблено алгоритм адаптивної настройки коефіцієнтів моделі GARCH. Розроблена методика прогнозування векторів стану та вихідних вимірювань на основі моделі динаміки процесу у просторі стану з різнотемповою дискретизацією шляхом застосування діофантових рівнянь у матричних поліномах при вимірюваних і невимірюваних збуреннях, що забезпечує мінімізцію дисперсії помилки прогнозування. Розроблено алгоритм мінімізації узагальненої дисперсії вихадної координти фінансово-економічного процесу. Запропоновано новий підхід до формування адаптивних нелінійних стохастичних моделей короткострокового і середньострокового прогнозування, що дозволяє ефективно враховувати невизначеність і непередбачуваність розвитку різнотипових динамічних процесів у майбутньому. Запропоновано модифікацію алгоритмів ідентифікації апріорно невідомих статистичних характеристик збурень стану моделі нелінійної динамічної системи за даними несинхронізованих різнорідних вимірів. На основі розробленої адаптивної нелінійної стохастичної моделі запропонована комплексна методика обробки даних моніторингу артеріального тиску, що дозволило виявляти відтворені закономірності його хронобіологічного змінення для різних вікових груп, виконувати середньострокове прогнозування артеріального тиску і вчасно приймати рішення для надання ефективної лікарської допомоги конкретному пацієнту. В умовах обмеженої екпериментальної інформації запропонованого обробку експериментальних об’єднувати з процедурою імітаційного моделювання, що імітує продовження експерименту в тих же умовах. Це дало можливість підвищити ефективність процедури оцінювання показника ступеня розподілу енергії сонячних спалахів за даними супутника. Результати роботи впроваджено в «Альфа-Банк» у вигляді програмного забезпечення для мінімізації дисперсії умовно-стабільних залишків коштів клієнтів у банку, які вони вносять на невизначений термін і можуть зняти з розрахунків в любий момент за вимогою. Мінімізація коливань залишків дає можливість мінімізувати ризики ліквідності (Акт впровадження). | uk |
| dc.format.page | 4 с. | uk |
| dc.identifier.govdoc | 0109U000428 | |
| dc.identifier.other | 2236_1 | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/22691 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | мінімізація дисперсії | uk |
| dc.subject | банківська справа | uk |
| dc.title | Розробка і дослідження методів адаптивного прогнозування та статистичної ідентифікації нелінійних динамічних моделей фізичних та економічних процесів | uk |
| dc.title.alternative | Development and investigation of the methods for adaptive forecasting and statistical identification based on non-linear dynamic models of physical and economic processes | uk |
| dc.title.alternative | Разработка и исследование методов адаптивного прогнозирования и статистической идентификации нелинейных динамических моделей физических и экономических процессов | uk |
| dc.type | Technical Report | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- 2236_1.pdf
- Розмір:
- 105.95 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.74 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: