Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Интеллектуальные технологии в науке и образовании; Новочеркасск; Новочеркасск
Год издания: 2023
Ключевые слова: вейвлет-преобразование, временной ряд, авторегрессионные модели, прогнозирование, коэффициенты разложения, wavelet transform, time series, autoregressive models, forecasting, expansion coefficients
Аннотация: В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства сознания будущего. Особенное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, предвидение последствий принимаемых решений. Актуальность представленной работы проявляется в том, что каждый элемент рыночного механизма теснейПоказать полностьюшим образом связан с ценой, которая служит основным инструментом, воздействующим на спрос и предложение. Все процессы планирования, регулирования и стимулирования экономической деятельности на всех стадиях воспроизводства осуществляются с помощью цен. Целью работы является разработка модели прогнозирования цены на любой продукт, на основе анализа входных данных с помощью вейвлет-преобразования. In today's society, forecasts play a pivotal role across various spheres, providing essential insights into the future. Particularly crucial are forecasts related to socio-economic developments, aiding in anticipating the consequences of decisions made. The significance of this research lies in the intricate interconnection of every element within the market mechanism with price, serving as a fundamental tool influencing demand and supply. All processes involved in planning, regulation, and stimulation of economic activities at every stage of reproduction are carried out through prices. This study aims to develop a forecasting model for the price of any product by employing wavelet transformation to analyze input data.
Журнал: Интеллектуальные технологии в науке и образовании
Номера страниц: 214-220
Место издания: Новочеркасск