Прогнозирование временных рядов с долговременной памятью с помощью моделей класса ARFIMA

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorОстапенко, Е. С.
dc.contributor.authorДунаева, Т. А.
dc.date.accessioned2013-11-14T14:11:34Z
dc.date.available2013-11-14T14:11:34Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstractenThe problem of the prognostication of dynamic series of stock quotation is discussed in the article. The assumption is made: taking into account the long$term memory of those dynamic series is better than using the traditional methods of the analysis (touching the error). Such assumption is also proved by using the ARFIMA model based algorithm, applying to the several dynamic series, which are characterized by the state of chaos.uk
dc.description.abstractruРассмотрена проблема прогнозирования временных рядов цен акций ведущих мировых компаний, которым свойственна долгосрочная память. Делается предположение о том, что игнорирование наличия подобной корреляционной структуры у временных рядов применяя традиционные методы анализа приводит к появлению значительно большей погрешности, чем учёт долговременной памяти при фактическом ее отсутствии.Используя разработанный ранее алгоритм прогнозирования на базе моделей класса ARFIMA, на основе нескольких временных рядов, которым свойственна хаотическая динамика, доказывается данное предположение.
dc.format.pagerangeС. 270-273uk
dc.identifier.citationОстапенко Е. С. Прогнозирование временных рядов с долговременной памятью с помощью моделей класса ARFIMA / Е. С. Остапенко, Т. А. Дунаева // Економічний вісник НТУУ «КПІ» : збірник наукових праць. – 2010. – № 7. – С. 270–273. – Бібліогр.: 8 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/5670
dc.language.isoruuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameЕкономічний вісник НТУУ «КПІ»: збірник наукових працьuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectвременной рядuk
dc.subjectхаотическая динамикаuk
dc.subjectдолгосрочная памятьuk
dc.subjectкраткосрочная памятьuk
dc.subjectR/S анализuk
dc.subjectпоказатель Херстаuk
dc.subject.udc336.7uk
dc.titleПрогнозирование временных рядов с долговременной памятью с помощью моделей класса ARFIMAuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
49_kpi_2010_7.pdf
Розмір:
81.46 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

Економічний вісник НТУУ «КПІ»: збірник наукових праць, № 7