Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37675
Title: Анализ и прогнозирование курсовой стоимости биткоина методом SSA
Other Titles: Analysis and prediction of bitcoin rate by SSA method
Authors: Гардер, Сергей Евгеньевич
Гомозов, Евгений Павлович
Keywords: временной ряд; анализ структуры; прогноз; сингулярный спектральный анализ; time series; structure analysis; singular spectral analysis
Issue Date: 2018
Publisher: НТУ "ХПИ"
Citation: Гардер С. Е. Анализ и прогнозирование курсовой стоимости биткоина методом SSA / С. Е. Гардер, Е. П. Гомозов // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Математичне моделювання в техніці та технологіях = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : Mathematical modeling in engineering and technologies : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2018. – № 3 (1279). – С. 31-36.
Abstract: Приведен обзор существующих на сегодняшний день математических моделей функционирования финансового рынка. Однако, практически все публикуемые исследования носят в основном теоретический характер, прогнозы, как правило, требуют большого количества наблюдений, плохо работают в окрестностях бифуркаций и не имеют компьютерной модели, которая могла бы строить прогнозы в режиме реального времени. В работе на основе метода SSA (Singular Spectrum Analysis) проведен анализ структуры и прогнозирование временного ряда курсовой стоимости биткоина. Получен более точный прогноз по сравнению с применением для прогнозирования моделей ARIMA и ARFIMA-FIGARCH даже и в "критических" для этих моделей случаях.
In the paper the existing mathematical models of the financial market are reviewed. Nevertheless, the majority of the research published has the essential drawbacks such as the theoretical character of the papers, the amount of the observations required, the inadequate performance in the neighborhood of bifurcation points, and the absence of a computer model capable of real-time prediction. In the present paper we apply the SSA method for analyzing the structure and predicting the behavior of the bitcoin rate time series. The results obtained are of higher accuracy compared to the ones obtained by using the ARIMA and ARFIMA-FIGARCH models for predicting, even in the critical for these models cases.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37675
Appears in Collections:Вісник № 03
Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_KhPI_2018_3_Garder_Analiz_i_prognozirovanie.pdf159,16 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.