Фрактальні моделі економічних процесів


ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ



Сторінка2/35
Дата конвертації09.09.2018
Розмір1.77 Mb.
ТипРеферат
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   35

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ




– коефіцієнт множинної детермінації;

AIC – Akaike info criterion (інформаціонний критерій Акайке);

DW – Darbin-Wotson (статистика Дарбіна-Уотсона);

MAE (САП) – mean absolute error (середня абсолютна похибка);

MAPE (СААП) – mean absolute percent error (середня абсолютна похибка у процентах);

RMSE(СеКП) – root mean squared error (стандартне відхилення залишків, середньоквадратична похибка);

SSE – sum of squared errors (сума квадратів похибок);

U – коефіцієнт Тейла.

АКФ – автокореляційна функція;

АРКС – авторегресія з ковзним середнім;

КС – ковзне середнє;

МНК – метод найменших квадратів;

РМНК – рекурсивний метод найменших квадратів;

ЧАКФ – часткова автокореляційна функція;




ВСТУП

Прогнозування на основі моделей, побудованих за експериментальними (статистичними) даними – один із найбільш популярних підходів до прогнозування динаміки процесів у соціально-економічних, фінансових, технічних та інших системах, коротко- та середньострокового прогнозування об’ємів виробництва та накопичення продукції на складах, оцінювання альтернативних економічних стратегій, формування бюджетів підприємств та держави, прогнозування та менеджменту ризиків довільної природи та розв’язання інших задач.

Статистичне моделювання та прогнозування грунтується на двох основних типах експериментальних (статистичних) даних: часові ряди та часові перерізи.

Часовий ряд – це множина рівновіддалених (рідко різновіддалених) в часі спострежень (вимірів), які характеризують поведінку процесу чи об’єкта на вибраному часовому інтервалі.

Часовий переріз – це множина спостережень змінних досліджуваної системи (процесу) на вибраний конкретний момент часу.

Часові ряди та часові перерізи є основою прогнозування та аналізу поведінки багатьох процесів. Кожний ряд можна описати своєю математичною моделлю, яка може бути використана для прогнозу конкретної змінної або побудувати одну багатовимірну модель, яка дозволить прогнозувати всі змінні одночасно.

Перший розділ присвячено огляду нелінійних нестаціонарних процесів в економіці та фінансах. Були розглянуті відповідні моделі для опису нелінійних нестаціонарних процесів, які набули широкого використання. Також були представлені відповідні статистичні тести, що дозволяють визначити характер досліджуваного процесу.

У другому розділі представлений опис статистичного методу – логістична регресія. Описані його властивості та методи оцінки параметрів моделей, що будуються за даним методом. Детально описаний процес фільтрації з використанням фільтра Калмана, його властивості та метод побудови, використовуючи перехід до простору станів. Проаналізований підхід до прогнозування з використанням мережі Байєса. Розглянуті типи мереж Байєса та процес побудови ймовірнісного висновку для мережі Байєса.

Третій розділ присвячений опису процесу побудови математичних моделей та оцінюванню прогнозів вибраних нелінійних нестаціонарних процесів, який складається з вибору інструментальної платформи для виконання відповідних обчислень, виконання обчислювальних експериментів та аналізу відповідних результатів.

Четвертий розділ присвячений розробці стартап-проекту.



РОЗДІЛ 1
ОСОБЛИВОСТІ РОЗВИТКУ СУЧАСНИХ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ

1.1 Нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фінансах

На сьогодні більшість процесів в економіці та фінансах є нелінійними та нестаціонарними. Такі процеси характеризуються значною кількістю складностей та особливостей, що необхідно враховувати, при моделюванні та прогнозуванні відповідних процесів. Перш за все слід зазначити, що такі процеси є нестаціонарними, тобто такими, які містять тренд або змінну дисперсію. Під трендом будемо розуміти загальну тенденцію при різнонаправленому русі, яка визначена загальною спрямованістю змін показників часового ряду. Виділяють два типи тренду: детермінований та стохастичний. Процеси з трендами та змінною дисперсією особливо характерні для фінансово-економічних процесів. Наступною проблемою, при побудові фінансово-економічних процесів є наявність в них нелінійностей. Нелінійність означає можливість непередбачуваних змін у напрямі розвитку процесів. Вона може проявлятись як підвищеною реакцію на зміну одних факторів, так і повною нечутливістю до інших. На рисунку 1.1 та 1.2 зображені приклади нестаціонарних процесів.




Рисунок 1.1 - ВВП США




Каталог: bitstream -> 123456789
123456789 -> 1. Коротко про симетрію…
123456789 -> Звіт про науково-дослідну роботу регіональні особливості стану кишкової мікрофлори у дітей із соматичними захворюваннями Оцінка стану кишкової мікрофлори у дітей раннього віку, хворих на пневмонію на фоні залізодефіцитної анемії
123456789 -> Звіт про науково-дослідну роботу регіональні особливості стану кишкової мікрофлори у дітей із соматичними захворюваннями зміни мікробіоценозу кишечника у дітей, хворих на гострий обструктивний бронхіт бронхіальну астму (проміжний)
123456789 -> Використання науково-технічних бд у наукових дослідженнях Васильєв О. В., к т. н
123456789 -> Розвиток банківського споживчого кредитування
123456789 -> Реферат дипломна робота містить 128 сторінок, 17 таблиць, 21 рисунок, список використаних джерел з 108 найменувань, 6 додатків
123456789 -> Урок з хімії у 9-му класі на тему: "Жири. Склад жирів, їх утворення. Жири в природі. Біологічна роль жирів"


Поділіться з Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   35




База даних захищена авторським правом ©uchika.in.ua 2020
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка