Моделювання нестаціонарних процесів із структурними розривами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМаринич, Тетяна Олександрівнаuk
dc.contributor.authorНазаренко, Людмила Дмитрівнаuk
dc.contributor.authorГец, Ксенія Віталіївнаuk
dc.date.accessioned2016-06-03T09:52:13Z
dc.date.available2016-06-03T09:52:13Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractПроведено пошук оптимальної моделі для опису нестаціонарних часових рядів із адекватними статистичними характеристиками та якісними прогнозними властивостями. У якості інформаційної бази обрано щоденні статистичні дані міжбанківського валютного курсу гривні до долара США. Досліджено детерміністичні та стохастичні компоненти з метою визначення класу стаціонарності ряду. Перевірено доцільність проведення різних процедур згладжування та вирівнювання часових рядів із сезонністю, циклічністю та трендом. Для вихідних даних побудовано інтегровані моделі авторегресії – ковзного середнього (ARIMA), умовної гетероскедастичності (ARCH); проведено аналіз залишків та перевірено якість отриманих моделей. Досліджено умови застосування фіктивних змінних для усунення структурних розривів даних та проблем із залишками моделей. Виконано порівняльний аналіз якості прогнозів за побудованими моделями. Наведений алгоритм дозволив встановити оптимальну модель SARIMA, що включає сезонні параметри та фіктивні змінні структурного розриву.uk
dc.description.abstractThe paper deals with creating an optimal model of non-stationary time series with adequate static features and high prediction options. The daily statistic data on the hryvnia to US dollar interbank exchange rate form the information basis of the model. The deterministic and stochastic components are studied to determine the type of the series stationarity. The expediency of smoothing and leveling time series with seasonality, cyclic recurrence, and trend is tested. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) and autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) models are developed for the initial data. The model residues are analyzed and model adequacy is tested. The conditions for using dummy variables for eliminating the data structural breaks and model residue problems are studied. The algorithm proposed allows determining the SARIMA optimal model, which includes the seasonality parameters and the structural break dummy variables.en
dc.identifier.citationМаринич Т. О. Моделювання нестаціонарних процесів із структурними розривами / Т. О. Маринич, Л. Д. Назаренко, К. В. Гец // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Математичне моделювання в техніці та технологіях = Bulletin of National Technical University "KhPI" : coll. of sci. papers. Ser. : Mathematical modeling in engineering and technologies. – Харків : НТУ "ХПІ", 2016. – № 6 (1178). – С. 62-68.uk
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/21936
dc.language.isouk
dc.publisherНТУ "ХПІ"uk
dc.subjectмодель авторегресіїuk
dc.subjectпрогнозuk
dc.subjectфіктивна зміннаuk
dc.subjectавтокореляціяuk
dc.subjectгетероскедастичністьuk
dc.subjectautoregression modelen
dc.subjectforecasten
dc.subjectdummy variableen
dc.subjectautocorrelationen
dc.subjectheteroscedasticityen
dc.titleМоделювання нестаціонарних процесів із структурними розривамиuk
dc.title.alternativeModeling of nonstationary processes with structural breaksen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vestnik_KhPI_2016_6_Marynych_Modeliuvannia.pdf
Розмір:
211.1 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.23 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник № 06