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 ряПоказать полностьюды 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"