Сибирский федеральный университет

Тип публикации: научное издание

Год издания: 2023

Идентификатор DOI: 10.17323/2587-814X.2023.3.87.100

Аннотация: Финансовые временные ряды представляют собой объемные массивы информации по котировкам и объемам торгов акций, валют и других биржевых и внебиржевых инструментов. Анализ и прогнозирование таких рядов всегда представляли особый интерес как для исследователей-аналитиков, так и для инвесторов-практиков. Однако, финансовые временные ряды имеют свою специфику, не позволяющую найти единственно верный и работающий метод прогнозирования. В настоящее время алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать большие объемы данных и производить тестирование полученных моделей. Современные технологии позволяют тестировать и применять сложные методы прогнозирования, требующие объемных вычислений. Они дают возможность развивать математическую базу прогнозирования, комбинировать различные подходы в одном методе. Примером такого современного подхода является метод сингулярного спектрального анализа (SSA), который сочетает в себе разложение временного ряда в сумму временных рядов, метод главных компонент и рекуррентное прогнозирование...

Журнал: Бизнес-информатика

Выпуск журнала: Т.17, №3

Номера страниц: 87-100

ISSN журнала: 19980663

Место издания: Москва

Издатель: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

• Зиненко А. В. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК