РЕАЛІЗАЦІЯ МЕТОДИКИ ПОБУДОВИ МОДЕЛЕЙ НЕЛІНІЙНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ПРОЦЕСІВ В ЕКОНОМІЦІ ТА ФІНАНСАХ ТА ЗАСТОСУВАННЯ МЕРЕЖІ БАЙЄСА ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ РІВНЯ АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛЕЙ ТА ЯКОСТІ ОЦІНОК КОРОТКОСТРОКОВИХ ПРОГНОЗІВ
DOI:
https://doi.org/10.31435/rsglobal_ws/30082018/6046Keywords:
Bayes networks, estimation of forecasts, nonlinear process, regression modelsAbstract
In this article was represented implementation of methodology of nonlinear non stationary processes modeling in economy and finances which based on different conceptions of system analysis, regression analysis and applying of bayesian network to improve estimation of short term forecasts.
References
Демківський Є. О., Бідюк П. І. Система підтримки прийняття рішень при прогнозуванні нестаціонарних процесів // Наукові праці Миколаївського державного гуманітарного університету ім. Петра Могили, 2008, Вип. 77, с. 137-159.
Згуровский М. З., Бидюк П. И., Терентьев А. Н. Методы построения байесовских сетей на основе оценочных функций // Кибернетика и системный анализ, 2008, No 2, с. 81-88.
Статистика: Підручник/ А. В. Головач, А. М. Єріна, В. О. Козирєв та ін.; За ред. А. В. Головача, А.М. Єріної, О.В. Козирєва.: – К.:Вища школа, 1993. – 623 с.
Box, G. E. P. and Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control, Revised Edition, Holden-Day, San Francisco.
Дудка Б. Р. Реалізація методики побудови моделей часових рядів // Київ: ІПСА НТУУ «КПІ», «Системні науки та кібернетика», 2016.
Downloads
Published
Issue
Section
License
All articles are published in open-access and licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Hence, authors retain copyright to the content of the articles.
CC BY 4.0 License allows content to be copied, adapted, displayed, distributed, re-published or otherwise re-used for any purpose including for adaptation and commercial use provided the content is attributed.
How to Cite
