Ефективність інформаційної технології для аналізу та прогнозування часових рядів з фрактальними властивостями на основі лінгвістичного моделювання.

Є. Недашківський

Є. Недашківський Національний технічний університет України Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського

Ключові слова: інформаційна технологія, аналіз, прогнозування, фінансові часові ряди, лінгвістичне моделювання, , фрактальні властивості.

Анотація

У роботі визначено ефективність інформаційної технології для аналізу та прогнозування часових рядів з фрактальними властивостями на основі лінгвістичного моделювання. Проведена перевірка працездатності інформаційної технології для аналізу та прогнозування часових рядів з фрактальними властивостями і програмних реалізацій на реальних даних підтвердила можливість забезпечення об’єктивності під час проведення прогнозування. Використання інформаційної технології для аналізу та прогнозування часових рядів з фрактальними властивостями дозволить забезпечити високий рівень прогнозування з максимально повною реалізацією аналітичної системи.

Посилання

Lopatin A.K, Chernenko O.B Statistical properties of the financial market of Ukraine // Current problems of economy. - 2006. - No. 10 (64). - P. 136-149.

O.Z Berzlev Current status of time series information systems // Management of complex systems development. - 2013. - №1. - P. 78-82.

Nechiporenko A.S Models, methods and information technologies of early detection of disorders in non-stationary quasi-periodic processes: abstract. diss. ... Dr. Sciences: 05.13.06 "Information technologies", Kharkiv. nat. Universities of Radio Electronics. - Kharkiv, 2018. - 39 p.

Lykov I.A, Okhotnikov S.A The effect of the change in the Hearst function on the possibility of economic forecasting // Basic research. - 2013. - № 10. - P. 1539–1544.

Matviychuk A.V Artificial intelligence in economics: neural networks, fuzzy logic: monograph. - K .: KNEU, 2011. - 439 p.

Lukyanenko I.G, Zhuk V.M Time series analysis. Construction of Var and Vecm models using E.Views 6.0 package. - K .: NUKMA, 2013. - 176 p.

Koop G., Korobilis D. Bayesian Multivariate Time Series Methods for Empirical Macroeconomics. - Now Publishers Inc, 2010. - 94 p.

Vercellis Carlo. Business intelligence: data mining and optimization for decision making. - John Wiley & Sons, Ltd., Publication, 2009. - 417 p.

Pandit S.M., Wu, S.-M. Time series and system analysis with applications. - New York: Wiley, 1983. - 586 p.

Glotov E.A, Popova O.M Dynamics of electricity production in Ukraine and its forecasting // Business Inform. - 2018. - №1. - P. 152-160.

Tchaikovsky I.I Application of modern information technologies for modeling of economic processes based on fractal analysis // University scientific notes. - 2014. - № 1. - P. 378–387.

Nyman E. Calculation of the Hearst Index to Identify the Trends (Persistence) of Financial Markets and Macroeconomic Indicators // Economist. - 2009. - № 10. - P. 25–29.

Dubnitsky V.Yu. The choice of a method of forecasting the value of securities taking into account the fractal dimension of a number of observations // Business Inform: Sciences. magazine. - Kharkiv: KhNEU, 2011. - № 7 (1). - pp. 120–121.

Krizun K.I. Multifractal analysis of the dynamics of stock indices of Ukraine: PFTS AND UX // Effective Economics. - 2016. - Resource access mode:

http://www.economy.nayka.com.ua/pdf/2_2016/38.pdf

Imanov K.J., Fuzzy Models of Quality Assessment of Social Systems, Lambert Academic Publishing, 2013.

Mandelbrot B. Fractals, Case and Finance. - M .: Izhevsk: Scientific and Research Center "Regular and chaotic dynamics", 2004.

Ashford, Oliver M., Charnock, H., Drazin, P. G., Hunt, J. C. R. Fractals // The Collected Papers of Lewis Fry Richardson / ed. Ashford, Oliver M .. - Cambridge University Press, 1993. - Vol. 1, “Meteorology and numerical analysis”. P. 45-46. - 1016 p.

Starchenko N.V Fractal index and local analysis of chaotic time series: dis. Candidate of Phys. Sciences: 01.01.03: protected 15.02.2006.

Atkins P.W., Beran J.A. General Chemistry, N.Y .: Scientific American Books, 1992, 922 p.

Cox D.F, Brown R.V Information and risk in marketing. - M .: Finstatistform, 1993. ISBN 5-03-003320-3

Storozhilova G.I, Demchik Ya.M. The influence of model parameters on the accuracy of forecasting power consumption at energy market objects // Energy: Economics, Technologies, Ecology. - 2016. - № 3. - P. 15-21