?
Оценивание параметров моделей финансовых временных рядов со случайным переключением режимов
С. 137–139.
Силаева В. А., Силаев А. М.
Предложен алгоритм оценивания параметров моделей финансовых временных рядов со случайными переключениями режимов. Проверка работоспособности алгоритма проводилась с помощью оценивания параметров в модели доходности индекса РТС.
В книге
Ч. 2. , Воронеж: Воронежский государственный университет, 2011.
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 ...
Добавлено: 28 октября 2022 г.
Силаева В. А., Силаева М. В., Силаев А. М., Компьютерные исследования и моделирование 2018 Т. 10 № 6 С. 903–918
В работе рассматривается задача оценивания параметров временных рядов, описываемых регрессионными моделями с марковскими переключениями двух режимов в случайные моменты времени и независимыми гауссовскими шумами. Для решения предлагается вариант EM алгоритма, основанный на итерационной процедуре, в ходе которой происходит чередование оценивания параметров регрессии при
заданной последовательности переключений режимов и оценивания последовательности переключений
при заданных параметрах моделей регрессии. В ...
Добавлено: 25 февраля 2018 г.
Шведов А. С., Прикладная эконометрика 2016 Т. 42 С. 121–138
В настоящее время методы нечеткой математики широко применяются в различных прикладных исследованиях. Например, при составлении портфелей, когда для некоторых активов нет достаточно длинных рядов цен, относящихся к предыдущим периодам, для моделирования доходностей этих активов могут использоваться нечеткие числа. При этом для других активов надо сохранить возможность использования случайных величин.
В данной работе предложены новые оценки ...
Добавлено: 29 декабря 2016 г.
Лозинская А. М., Жемчужников В. А., Perm University Herald. Economy 2017 Vol. 12 No. 1 P. 49–60
Возможность прогнозирования динамики финансовых инструментов представляет собой актуальную задачу для участников финансового рынка. В условиях большого потока разнородной информации возникает потребность в использовании эффективных методов их обработки для выработки оперативных управленческих решений. В частности, все большее распространение в финансовом моделировании получают методы машинного обучения. Цель работы заключается в моделировании прогноза российского биржевого индекса с помощью ...
Добавлено: 24 декабря 2016 г.
Вельдяксов В. Н., Шведов А. С., 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 ...
Добавлено: 9 марта 2015 г.
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 ...
Добавлено: 18 октября 2012 г.
Перминов Г. И., Финансовые исследования 2012 № 1 (34) С. 110–121
В работе приводятся результаты экспериментальных исследований длины памяти финансовых временных рядов. ...
Добавлено: 5 июля 2012 г.