Adaptive Short-Term Forecasting of Selected Financial Processes

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorBidyuk, P. I.
dc.contributor.authorKonovalyuk, M. M.
dc.contributor.authorKuznetsova, N. V.
dc.contributor.authorPudlo, I. V.
dc.contributor.authorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorКоновалюк, М. М.
dc.contributor.authorКузнєцова, Н. В.
dc.contributor.authorПудло, І. В.
dc.contributor.authorБидюк, Петр Иванович
dc.contributor.authorКоновалюк, М. М.
dc.contributor.authorКузнецова, Н. В.
dc.contributor.authorПудло, И. В.
dc.date.accessioned2014-10-07T09:03:34Z
dc.date.available2014-10-07T09:03:34Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractenA computer based system is proposed for adaptive modeling and forecasting of financial and economic processes, that is constructed with application of system analysis principles. A hierarchical structure of decision making process during forecasts estimation was taken into consideration and the methods were used for describing uncertainties of structural, parametric and statistical nature. To estimate model structure and parameters several mutually supporting estimation techniques were used as well as optimal state estimation procedure for dynamic systems that allowed take into consideration some types of structural and statistical uncertainties. Probabilistic modeling methods make it possible to consider uncertainties of probabilistic type. The problem of short term forecasting for gold price is considered as an example using a set of constructed regression models and Kalman filter for generating optimal estimates of states. The best forecasting results were achieved with optimal filter and autoregression models with trends. Also the models were constructed for conditional variance that provided acceptable quality forecasts for variance (volatility) that could be used for constructing decision making rules in trading operations.uk
dc.description.abstractruПредложена компьютерная система для адаптивного моделирования и прогнозирования финансово-экономических процессов, построенная с использованием принципов системного анализа. При этом учитывалась иерархическая структура процесса принятия решений при оценивании прогнозов, а также использовались методы описания неопределенностей структурного, параметрического и статистического характера. Использование взаимодополняющих методов оценивания структуры и параметров математических моделей, а также оптимального оценивания состояний динамических систем позволяет учитывать некоторые типы структурных и статистических неопределенностей. Методы вероятностного моделирования дают возможность учитывать неопределенности вероятностного типа. Рассмотрена задача краткосрочного прогнозирования цены на золото с помощью множества построенных регрессионных моделей и фильтра Калмана. Лучшие оценки прогнозов получены с помощью оптимального фильтра и авторегрессионных моделей с трендами. Построены модели для условной дисперсии, обеспечивающие приемлемые по качеству оценки прогнозов дисперсии (волатильности), которые можно использовать для построения правил принятия решений при выполнении торговых операций на бирже.uk
dc.description.abstractukЗапропоновано комп’ютерну систему адаптивного моделювання і прогнозування фінансово-економічних процесів із застосуванням принципів системного аналізу. При цьому враховувалася ієрархічність процесу прийняття рішень при оцінюванні прогнозів, а також застосовувались методи опису і врахування невизначеностей структурного, параметричного і статистичного характеру. Використання взаємодоповнювальних методів оцінювання структури і параметрів математичних моделей, а також оптимального оцінювання станів динамічних систем дає можливість врахувати деякі типи статистичних невизначеностей. Методи імовірнісного моделювання забезпечують урахування невизначеностей імовірнісного типу. Розглянуто задачу короткострокового прогнозування ціни на золото з використанням множини регресійних моделей і фільтра Калмана для отримання оптимальних оцінок стану процесу формування цін. Кращі результати прогнозування отримано з використанням оптимального фільтра за моделями, які враховують авторегресійні складові і тренди процесу. Побудовано моделі умовної дисперсії, які забезпечують прийнятні за якістю оцінки прогнозів дисперсії (волатильності), придатні для прийняття рішень при виконанні торгових операцій на біржі.uk
dc.format.pagerangeС. 35-41uk
dc.identifier.citationAdaptive Short-Term Forecasting of Selected Financial Processes / P. I. Bidyuk, M. M. Konovalyuk, N. V. Kuznetsova, I. V. Pudlo // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : науково-технічний журнал. – 2014. – № 1(93). – С. 35–41. – Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/8924
dc.language.isoenuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameНаукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectadaptive forecastinguk
dc.subjectsystem approachuk
dc.subjectnonlinear nonstationary processesuk
dc.subjectmodel structure and parameters estimationuk
dc.subjectcomplex criterionuk
dc.subjectадаптивне прогнозуванняuk
dc.subjectсистемний підхідuk
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk
dc.subjectоцінювання структури і параметрів моделіuk
dc.subjectкомплексний критерійuk
dc.subjectадаптивное прогнозированиеuk
dc.subjectсистемный подходuk
dc.subjectнелинейные нестационарные процессыuk
dc.subjectоценивание структуры и параметров моделиuk
dc.subjectкомплексный критерийuk
dc.subject.udc519.766.4uk
dc.titleAdaptive Short-Term Forecasting of Selected Financial Processesuk
dc.title.alternativeАдаптивне короткострокове прогнозування вибраних фінансових процесівuk
dc.title.alternativeАдаптивное кратковременное прогнозирование выбранных финансовых процессовuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
05_bidyuk_pi_adaptive_short-term.pdf
Розмір:
217.44 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

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журнал, № 1(93)