Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей

В статье предложена новая малопараметрическая модель временного ряда – авторегрессия порядка s с r частичными связями AR(s,r), построена оценка максимального правдоподобия параметров модели AR(s,r), исследованы ее свойства. Для временных рядов малой длительности наблюдения показано преимущество испо...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2014
Hauptverfasser: Харин, Ю.С., Сталевская, С.М.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України 2014
Schriftenreihe:Математичне моделювання в економіці
Schlagworte:
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131746
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:Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей / Ю.С. Харин, С.М. Сталевская // Математичне моделювання в економіці. — 2014. — № 1. — С. 106-114. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-131746
record_format dspace
fulltext
spelling irk-123456789-1317462018-03-29T03:03:09Z Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей Харин, Ю.С. Сталевская, С.М. Аналіз, оцінка та прогнозування в економіці В статье предложена новая малопараметрическая модель временного ряда – авторегрессия порядка s с r частичными связями AR(s,r), построена оценка максимального правдоподобия параметров модели AR(s,r), исследованы ее свойства. Для временных рядов малой длительности наблюдения показано преимущество использования модели AR(s,r) по сравнению с классической полной моделью при прогнозировании будущих значений временного ряда. Представлены результаты компьютерных экспериментов на модельных и реальных экономико-статистических данных. У статті розроблена нова малопараметрична модель авторегресії порядку s з r частковими зв'язками AR(s,r), побудована оцінка максимальної правдоподібності параметрів моделі AR(s,r), розглянуто її властивості. Для часових рядів малої тривалості спостереження показано перевагу використання моделі AR(s,r) в порівнянні з класичною повної моделлю. Представлені результати комп'ютерних експериментів на модельних і реальних економіко-статистичних даних. This paper is devoted to new small-parametric model of time series – autoregressive model of order s with r partial connections AR(s, r), the maximum likelihood estimator is constructed for parameters of the AR(s, r)-modes, its properties are analyzed. The advantages of this model AR(s, r) for short-duration time-series are showed in comparison with classical full model AR(s) for statistical forecasting of future values. Results of computer experiments are presented for simulated and economic time series. 2014 Article Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей / Ю.С. Харин, С.М. Сталевская // Математичне моделювання в економіці. — 2014. — № 1. — С. 106-114. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. 2409-8876 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131746 519.2: 330.43 ru Математичне моделювання в економіці Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Аналіз, оцінка та прогнозування в економіці
Аналіз, оцінка та прогнозування в економіці
spellingShingle Аналіз, оцінка та прогнозування в економіці
Аналіз, оцінка та прогнозування в економіці
Харин, Ю.С.
Сталевская, С.М.
Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
Математичне моделювання в економіці
description В статье предложена новая малопараметрическая модель временного ряда – авторегрессия порядка s с r частичными связями AR(s,r), построена оценка максимального правдоподобия параметров модели AR(s,r), исследованы ее свойства. Для временных рядов малой длительности наблюдения показано преимущество использования модели AR(s,r) по сравнению с классической полной моделью при прогнозировании будущих значений временного ряда. Представлены результаты компьютерных экспериментов на модельных и реальных экономико-статистических данных.
format Article
author Харин, Ю.С.
Сталевская, С.М.
author_facet Харин, Ю.С.
Сталевская, С.М.
author_sort Харин, Ю.С.
title Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
title_short Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
title_full Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
title_fullStr Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
title_full_unstemmed Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
title_sort робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей
publisher Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України
publishDate 2014
topic_facet Аналіз, оцінка та прогнозування в економіці
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131746
citation_txt Робастность прогнозирования авторегрессионных временных рядов на основе малопараметрических моделей / Ю.С. Харин, С.М. Сталевская // Математичне моделювання в економіці. — 2014. — № 1. — С. 106-114. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.
series Математичне моделювання в економіці
work_keys_str_mv AT harinûs robastnostʹprognozirovaniâavtoregressionnyhvremennyhrâdovnaosnovemaloparametričeskihmodelej
AT stalevskaâsm robastnostʹprognozirovaniâavtoregressionnyhvremennyhrâdovnaosnovemaloparametričeskihmodelej
first_indexed 2025-07-09T16:04:53Z
last_indexed 2025-07-09T16:04:53Z
_version_ 1837185991292485632