Читать онлайн «Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах»

В. В. ДАВНИС, В. И. ТИНЯКОВА АДАПТИВНЫЕ МОДЕЛИ: АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Воронежский государственный университет 2006 УДК 338. 27:51 ББК 65. 23 Д13 Рецензенты: д-р экон. наук, проф. Д. В. Соколов (Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов); д-р экон. наук, проф. Е. В. Попова (Кубанский государственный аграрный университет) Давние В. В. ^ Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах / В. В. Давние, В. И. Тинякова. - Воронеж : Воронежский государственный университет, 2006. - 380 с. ISBN 5-9273-1078-8 В монографии исследуются проблемы применения принципов адаптации в задачах анализа и прогнозирования экономических процессов. Изложен материал по совершенствованию математического аппарата отражения сложных закономерностей и расширению прикладных возможностей адаптивного моделирования. Показано, что прогностические свойства адаптивных моделей можно улучшить за счет использования комбинированного подхода. В рамках этого подхода разработаны адаптивные модели многовариантных прогнозных расчетов, прогнозные модели с регулируемой реакцией адаптивного механизма и адаптивно- имитационные модели. Интересные результаты удалось получить, применив принципы адаптации к известным моделям, которые хорошо зарекомендовали себя при оценке стоимости финансовых активов и прогнозировании волатильности. Издание ориентировано на слушателей магистерских программ, аспирантов и преподавателей экономических вузов, а также всех, кто интересуется прикладными аспектами адаптивного моделирования. УДК 338. 27:51 ББК 65. 23 ISBN 5-9273-1078-8 © Давние В. В. , Тинякова В. И. , 2006 © Воронежский государственный университет, 2006 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие 5 Глава 1. Генезис адаптивного подхода к прогнозированию 7 1. 1. Неопределенность и прогноз 8 1. 2. Сущность, механизмы и формы адаптации в экономических системах 15 1. 3. Специфика адаптивного моделирования экономических процессов 30 Глава 2. Адаптивные модели временных рядов 37 2. 1. Полиномиальные модели 37 2. 2. Адаптивные модели сезонных явлений 55 2. 3. Проблемы выбора сглаживающего параметра 65 Глава 3. Адаптивное многофакторное моделирование 71 3. 1. Одношаговая и многошаговая схемы рекуррентного метода наименьших квадратов 72 3. 2. Адаптивные многофакторные модели 80 3. 3. Многошаговые адаптивные модели 89 3. 4. Адаптивный регрессионный анализ 98 Глава 4. Модели с самонастраивающейся структурой адаптивного механизма 110 4. 1. Многофакторные модели с самонастраивающейся структурой адаптивного механизма 111 4. 2. Модели с многошаговой самонастраивающейся структурой адаптивного механизма 123 4. 3. Выбор начальных значений и оптимальная настройка параметров адаптации 134 Глава 5. Адаптивные модели многомерных процессов 139 5. 1. Ключевые идеи построения многомерных предикторов 139 5. 2. Адаптивные многомерные предикторы 153 Глава 6. Адаптивные модели финансовых временных рядов 165 6. 1. Мультитрендовые процессы и специфика их адаптивного моделирования 165 6. 2.