Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування

Abstract

Запропоновано підхід до ідентифікації математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, що змінюється за невідомим законом. Розроблено метод оцінювання математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, який використано для побудови алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана. Виконано імітаційне моделювання, яке показало ефективність запропонованого підходу. За даними щодо середньодобових цін Лондонської біржі металів на свинець побудовано модель за алгоритмом прогнозування на основі фільтра Калмана, а також моделі авторегресії, авторегресії з ковзним середнім та виконано за ними прогнозування. Порівняльний аналіз розглянутих моделей за значеннями прогнозних характеристик показав перевагу алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана.