?
Оценивание параметров моделей финансовых временных рядов со случайным переключением режимов
С. 137–139.
Silaeva V. A., Silaev A. M.
In book
Ч. 2. , Воронеж: Воронежский государственный университет, 2011.
Dmitriev A., Lebedev A., Kornilov V. et al., Complexity 2022 Vol. 2022 Article 8177307
Critical phenomena in stock exchange are regularly occurring and difficult to predict events, often leading to disastrous consequences. The presented paper is devoted to the search and research of early warning signals of critical transitions in stock exchange based on the results of a multifractal analysis of a series of transactions in shares of public ...
Added: October 28, 2022
Silaeva V. A., Silaeva M. V., Silaev A. M., Компьютерные исследования и моделирование 2018 Т. 10 № 6 С. 903–918
The paper considers the problem of estimating the parameters of time series described by regression models
with Markov switching of two regimes at random instants of time with independent Gaussian noise. For the
solution, we propose a variant of the EM algorithm based on the iterative procedure, during which an estimation
of the regression parameters is performed for ...
Added: February 25, 2018
Shvedov A. S., Прикладная эконометрика 2016 Т. 42 С. 121–138
At present, methods of fuzzy mathematics are applied in different fields. For example, fuzzy numbers can be used to model returns of assets in portfolio selection problem when historical data is unavailable. While for other assets possibility of using random variables should be kept.
This paper presents new estimators of the means and the covariances of ...
Added: December 29, 2016
Lozinskaia A. M., Жемчужников В. А., Perm University Herald. Economy 2017 Vol. 12 No. 1 P. 49–60
The ability to predict the dynamics of financial instruments is an important topic for financial market players. In the context of large and heterogeneous information, there is a need to use effective methods to data processing for management decision-processing. In particular, machine learning techniques are becoming very popular in financial modeling. The aim of this ...
Added: December 24, 2016
Вельдяксов В. Н., Shvedov A. S., Экономический журнал Высшей школы экономики 2014 Т. 18 № 2 С. 328–344
Данные, используемые при регрессионном анализе, могут быть неточными или неоднозначными. Неопределенность данных может вытекать из случайности или из нечеткости. Регрессия, основанная на вероятностных моделях, широко распространена. Но трудности могут возникать, например, когда множество наблюдений слишком мало или предположения о виде вероятностных распределений недостоверны. При обычном эконометрическом оценивании предполагается, что и зависимые, и независимые переменные даны ...
Added: March 9, 2015
Kashtanov V., Ivchenko G., Коваленко И. Н., М.: Либроком, 2012.
В настоящем пособии в доступной для первоначального изучения форме излагаются элементы основных направлений теории массового обслуживания --- раздела теории вероятностей, изучающего системы, предназначенные для обслуживания массового потока требований случайного характера. Представлена общая характеристика систем массового обслуживания; выделены такие разделы теории, как асимптотические методы, приоритетные системы, статистика систем массового обслуживания и моделирование систем массового обслуживания.
Второе издание ...
Added: October 18, 2012
Perminov G. I., Финансовые исследования 2012 № 1 (34) С. 110–121
The paper presents results of experimental studies of memory-length financial time series. ...
Added: July 5, 2012