Наведено методику побудови математичних моделей часових рядів з використанням множини статистичних параметрів для визначення ступеня адекватності моделі, яка може бути застосована під час аналізу та прогнозування економічних, фінансових та інших процесів. Розглянуто засади застосування рівнянь авторегресії та авторегресії з ковзним середнім до описання динаміки процесів різної природи, а також методи розв'язку й аналізу розв'язків даних рівнянь. Запропоновано методику одержання функцій прогнозування на підставі різницевих рівнянь та їх розв'язків на довільне число кроків. Проаналізовано особливості застосування апарату нейронних мереж для прогнозування динаміки часових рядів, зокрема, за умов невизначеності.

Приведена методика построения математических моделей временных рядов с учетом множества статистических параметров для определения степени адекватности модели, которая может быть использована при анализе и прогнозировании экономических, финансовых и других процессов. Рассмотрены основы применения уравнений авторегрессии и регрессии со скользящим средним для описания динамики процессов различной природы, а также методы решения и анализа решений данных уравнений. Предложена методика получения функций прогнозирования на основании разностных уравнений и их решений на произвольное число шагов. Проанализированы особенности применения нейронных сетей для прогнозирования динамики временных рядов, в частности, в условиях неопределенности.

• Бідюк Петро Іванович (1949–) (технічні науки)
• Савенков Олег Ігорович (технічні науки)
• Баклан Ігор Всеволодович (технічні науки)
• Баклан Інна Валентинівна (юридичні науки)

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