Метод згладженої автокореляційної функції для прогнозування варіації гетероскедастичних часових рядів
Запропоновано новий метод для побудови прогнозу варіації сильноволатильних гетероскедастичних часових рядів. За модель часового ряду взято авторегресію нескінченного порядку. Параметри моделі знайдено як розв’язок системи рівнянь Тьопліца, у якій використовуються модельні коефіцієнти автокореляції,...
Gespeichert in:
Datum: | 2015 |
---|---|
1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | Ukrainian |
Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2015
|
Schriftenreihe: | Системні дослідження та інформаційні технології |
Schlagworte: | |
Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/123492 |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Zitieren: | Метод згладженої автокореляційної функції для прогнозування варіації гетероскедастичних часових рядів / Н.Г. Зражевська // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 3. — С. 97-108. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineZusammenfassung: | Запропоновано новий метод для побудови прогнозу варіації сильноволатильних гетероскедастичних часових рядів. За модель часового ряду взято авторегресію нескінченного порядку. Параметри моделі знайдено як розв’язок системи рівнянь Тьопліца, у якій використовуються модельні коефіцієнти автокореляції, за запропонованим методом. Модель автокореляційної функції на кожному кроці прогнозування побудовано шляхом розв’язання оптимізаційної задачі, що враховує умову сильної залежності. Метод протестовано на штучно згенерованому та реальному часових рядах. Для порівняння результатів прогнозування обрано модель авторегресії, параметри якої знайдено за методом максимальної правдоподібності. Результати свідчать про достатньо високу ефективність запропонованого методу під час прогнозування сильноволатильних гетероскедастичних часових рядів. |
---|