Більшість фінансово-економічних процесів мають нестаціонарний характер - їх математичне сподівання та/або дисперсія є функціями часу, а тому існує актуальна задача побудови адекватних прогнозуючих моделей процесів такого класу. Мета роботи - огляд моделей детермінованих трендів та їх застосування, дослідження можливості використання комбінацій випадкових процесів для опису стохастичних трендів, а також вироблення рекомендації стосовно моделювання процесів з випадковими трендами. За приклади моделей детермінованих трендів використано поліноми стосовно часу, експоненту, сплайни і комбінації гармонічних функцій. Для опису стохастичних трендів використано комбінації випадкових процесів: модель випадкового кроку, модель випадкового кроку з шумом та дрейфом і модель лінійного локального тренду. Запропонована процедура математичного опису стохастичних трендів забезпечує одержання адекватних моделей-кандидатів для подальшого оцінювання коротко- і середньострокових прогнозів. Дослідження запропонованої процедури з використанням моделей гетероскедастичних процесів для прогнозування змінної у часі дисперсії досліджуваного процесу свідчать про можливість досягнення прийнятної якості прогнозування стохастичних трендів. При цьому середня абсолютна похибка прогнозів у процентах була в межах 7 - 20 %.

  Повний текст PDF - 272.039 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"