Система підтримання прийняття рішень для прогнозування фінансових процесів на основі принципів системного аналізу

Abstract

Запропоновано концепцію розв’язання задач адаптивного прогнозування на основі методології системного аналізу, що ґрунтується на комплексному використанні методів попереднього оброблення даних, математичного і статистичного моделювання, прогнозування та оптимального оцінювання станів досліджуваних процесів. Циклічне адаптування структури і параметрів моделі на основі множини статистичних характеристик процесу забезпечує отримання високоякісних коротко- та середньострокових оцінок прогнозів за умови наявності інформативних даних. Для ідентифікації і врахування можливих стохастичних, структурних і параметричних невизначеностей запропоновано використовувати оптимальну та цифрову фільтрацію і методи інтелектуального аналізу даних, такі як байєсівські мережі, адаптивні байєсівські мережі, гранулярні фільтри та інші інструменти. Можливі параметричні невизначеності мінімізуються шляхом застосування альтернативних методів оцінювання параметрів, таких як МНК, РМНК, ММП та Монте-Карло для марковських ланцюгів. Виконані дослідження запропонованої методики свідчать про можливості її застосування до аналізу широкого класу процесів довільної природи включаючи нелінійні нестаціонарні процеси у фінансах, економіці, екології та демографії.

Keywords

• фінансові процеси
• невизначеності
• системний аналіз
• адаптація
• прогнозування