Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2018

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Магістерська дисертація: 120 с., 14 рис., 23 табл., 1 додаток, 12 джерел. Об’єкт дослідження – процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування. Предмет дослідження – математичні моделі для опису процесів із довгою пам‘яттю, методи їх прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – підвищення якості моделей для процесів із довгою пам‘яттю шляхом удосконалення системної методології побудови моделей та комплексного застосування кількох методів інтелектуального аналізу даних. Методи дослідження – ARFIMA – FIAPARCH, ARFIMA – GARCH, KPSS, ADF. Актуальність – побудова моделей, що допоможе при дослідженні та прогнозуванні процесів із довгою пам‘яттю. Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розвиток методів прогнозування та дослідження процесів із довгою пам‘яттю.

Опис

Ключові слова

процеси із довгою пам‘яттю, ARFIMA, FIAPARCH, показник ХЕРСТА, KPSS, ADF, processes with long memory, ARFIMA, FIAPARCH, HERSTA index, KPSS, ADF

Бібліографічний опис

Шляков, С. В. Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шляков Сергій Віталійович. - Київ, 2018. - 119 с.

ORCID

DOI