|
ДокладыО прогнозировании нестационарных временных рядов на основе метода скользящего окна и нейротехнологийРоссийский экономический университет им. Г.В. Плеханова, 115054, Москва, Стремянный переулок, д.36 alexey.slipchenko@yandex.ru mazurov37@mail.ru Известно большое количество методов прогнозирования стационарных временных рядов (СВР), содержащих статистические закономерности. Для прогнозирования нестационарных временных рядов (НВР) указанные методы не пригодны ввиду отсутствия статистических закономерностей для этих НВР [1, 2]. Для прогнозирования нестационарных временных рядов предложено использовать метод скользящего окна, позволяющий определять структурные составляющие временного ряда аттракторы или характерные фигуры. Аттрактор из найденного множества, близкий к фигуре временного ряда в последнем окне, используется для прогнозирования НВР. Установлено, что достоверность прогнозирования прямо пропорциональна количеству однотипных аттракторов временного ряда. Для сравнения движущихся окон - участков временных рядов используется автокорреляционная функция. Разработано программное обеспечение на языке Python определения аттракторов нестационарного временного ряда с последующим использованием аттракторов для прогнозирования. Работа программного обеспечения реализована при прогнозировании временных рядов различных видов: урожайности зерновых: пшеницы, ячменя, овса; при прогнозировании финансовых временных рядов «Сбербанка», «Газпрома», курса нефти «Brent». Результаты вычислительного эксперимента показывают эффективность использования метода скользящего окна для прогнозирования НВР в слабоструктурированных социально-экономических системах.
Литература 1. Мазуров М.Е. Идентификация математических моделей нелинейных динамических систем: монография.- М.: ЛЕНАНД, 2019. 284 стр. 2. Мазуров М.Е. О прогнозировании финансовых временных рядов с помощью метода самоорганизованной критичности // «Экономика, статистика и информатика». Вестник УМО. №3. 2014. Стр. 153-157.
Материалы доклада |
