МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ ФІНАНСОВИХ ПОКАЗНИКІВ НА ОСНОВІ «КОРОТКИХ» ВИБІРОК
DOI:
https://doi.org/10.24025/2306-4420.0.49.2018.136337Ключові слова:
прогнозування, виробнича функція, лінійна множинна регресія, мультиколінеарність, коротка вибірка, кореляційно-регресійний аналіз, метод найменших квадратів, метод групового врахування аргументів, нейронні мережіАнотація
пояснює зростання інтересу до його поглибленого вивчення. Дослідження фінансово-кредитних відносин вимагає їх глибокого аналізу, зокрема, засобами економіко-математичного моделювання, яке є одним із головних напрямків розвитку економічної науки та її практичних застосувань. Використання сучасних методів моделювання та прогнозування – необхідна умова для успішного розв’язування задач, які виникають в процесі як перетворень в ринковій економіці, так і в умовах постійних економічних криз та глобальних фінансових ризиків. Економіко-математичні моделі є основою для реального врахування різноманітних варіантів розвитку фінансових процесів, а в поєднанні з сучасними комп’ютерними технологіями − найбільш ефективним засобом їх реалізації.
У статті наведено результати розв’язання задачі прогнозування динаміки фінансових показників на основі «коротких» вибірок. Виконано аналіз результатів застосування методу найменших квадратів, методу групового врахування аргументів та нейронних мереж. Визначено особливості, переваги та недоліки застосування кожної з цих технологій.
Посилання
Ivakhnenko, A.G. (1975). The long-term forecasting and management of complex systems, Technics, Kyiv, 312 p.
Vasiliev, V.I. (2001). Complementarity of the group method of data handling (GMDH) and the method of ultimate simplification (MUS), Artificial Intelligence, №1, pp. 29-42.
Wasserman, F. (1972). Neurocomputer technology: Theory and practice, Mir, Moscow, 238 p.
Rummelhart, D.E., Hinton, G.E. and Williams, R.G. (1986). Learning representation by back-propagation error, Nature, V.323, #. 6088, pp. 533-536.
Park, J. and Sandberg, I.W. (1991). Universal approximation using radial basis function network, Neural Computation, vol.3, pp. 246-257.
Sineglazov, V.M., Chumachenko, E.I. and Gorbatyuk, B.C. (2012). “Method of solving the problem of forecasting based on a variety of estimates”, Inductive modeling of complex systems, no. 4, pp. 214–223.
Skakalina, O.V. (2015). Algorithms of the group method of data handling in short-term forecasting, Visnyk KRNU by Mykhaylo Ostrogradsky, E.1 (90), Part 2, pp. 18-26.
Nakonechny, S.I., Tereschenko, T.O. and Romaniuk, T.P. (2005). Econometrics: Textbook, E. 3, KNEU, Kyiv, 520 p.
Chernyak, O.I and others (2010). Econometrics: Texbook, Publishing and printing center “Kyiv University”, Kyiv, 359 p.
Annual Reports of the National Bank of Ukraine (2018), [online] Available at:
https://bank.gov.ua/control/uk/publish/category?cat_id=58023
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Оксана Іванівна Снитюк, Леся Віталіївна Бережна
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
