Системний підхід до моделювання та прогнозування на основі регресійних моделей і фільтра Калмана

Irina A. Shubenkova, Svitlana K. Petrova, Petro I. Bidyuk

Анотація


Запропоновано концепцію адаптивного моделювання фінансово-економічних процесів, яка ґрунтується на одночасному використанні регресійних моделей і оптимального фільтра Калмана для зменшення впливу випадкових збурень та похибок вимірювань статистичних даних. Створено програмне забезпечення, необхідне для виконання обчислювальних експериментів. Для вибраних фінансово-економічних процесів побудовано кілька регресійних моделей, додатково перетворених у простір станів. Випробування розробленої системи прогнозування на різних вибірках фінансових та економічних даних показало, що можна досягти прийнятних значень середньої абсолютної похибки близько 5–8 % для короткострокових прогнозів. Залежно від конкретної постановки задачі використано динамічні і статичні оцінки прогнозів для отримання потрібних точних оцінок. Застосування фільтра Калмана для попереднього оброблення даних (зменшення впливу випадкових збурень та шумів вимірів) і короткострокового прогнозування дає змогу додатково зменшити кількість похибок оцінок прогнозів на 1,5–2,0 %. У подальших дослідженнях передбачається створити спеціалізовану систему підтримання прийняття рішень для розв’язання задач прогнозування на основі ймовірнісно-статистичних методів.

Ключові слова


регресійна модель; фільтр Калмана; короткочасний прогноз; динамічні та статистичні оцінки прогнозів; імовірнісно-статистичні методи

Повний текст:

PDF

Посилання


Bashina O.E. Obschaja teorija statistiki: Statisticheskaja metodologija v izuchenii kommercheskoj dejatel'nosti: ucheb. / O.E. Bashina, A.A. Spirina. – 5-e izd., dop. i pererab. – M.: Finansy i statistika, 2000. – 440 s.

Matematicheskie metody prognozirovanija ekonomicheskih pokazatelej: ucheb. posobie / [A.R. Sajapova, E.A. Gusel'nikova, I.A. Lakman, N.M. Shamuratov]. – Ufa: Iz-vo Bashkir. un-ta, 2000. – 128 s.

Zgurovskij M.Z. Analiticheskie metody kalmanovskoj fil'tratsii / M.Z. Zhurovskyj, V.N. Podladchykov. – K.: Nauk. dumka, 1995. – 285 s.

Bidjuk P.I. Analiz chasovykh rjadiv: navch. posib. / P.I. Bidjuk, O.L. Tymoshchuk, V.D. Romanenko. – K.: NTUU KPI, 2013. – 600 s.

Zgurovsky M.Z. Method of constructing Bayesian networks based on scoring functions / P.I. Bidyuk, O.M. Terentyev // Cybernetics and System Analysis. – 2008. – Vol. 44, No. 2. – P. 219–224.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Башина О.Э. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учеб. / О.Э. Башина, А.А. Спирина. – 5-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 440 с.

2. Математические методы прогнозирования экономических показателей: учеб. пособие / [А.Р. Саяпова, Е.А. Гусельникова, И.А. Лакман, Н.М. Шамуратов]. – Уфа: Из-во Башкир. ун-та, 2000. – 128 с.

3. Згуровский М.З. Аналитические методы калмановской фильтрации / М.З. Згуровский, В.Н. Подладчиков. – К.: Наук. думка, 1995. – 285 с.

4. Бідюк П.І. Аналіз часових рядів: навч. посіб. / П.І. Бідюк, О.Л. Тимощук, В.Д. Романенко. – К.: НТУУ КПІ, 2013. – 600 с.

5. Zgurovsky M.Z. Method of constructing Bayesian networks based on scoring functions / P.I. Bidyuk, O.M. Terentyev // Cybernetics and System Analysis. – 2008. – Vol. 44, No. 2. – P. 219–224.





DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.05

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.