?
Financial time series forecasting: a comprehensive analysis of univariate nonlinear and linear models' performance
В данной работе были рассмотрены три типа моделей: нейросети (ANN), STAR модели и авторегрессия (AR). Все они были протестированы на выборках следующих временных рядов: индекс S&P 500, котировки акций Microsoft, индекс ММВБ и котировки акций Лукойл. При их построении были выявлены их оптимальные конфигурации. После этого они использовались для прогнозирования значений доходности вышеупомянутых финансовых временных рядов вместе с применением следующих методов отбора лучших прогнозов: бэкстестинг, ограничения на прогноз, объедение прогнозов от всех моделей. Далее были оценены модели по следующим критериям: частота верно предсказанных знаков изменения доходности, благосостояние инвестора. Кроме того, была проверена значимость моделей с помощью бутстрапирования.