PATTERN MATCHING METHOD FOR TIME-SERIES FORECASTING

Kuchansky Alexander, Nikolenko Volodymyr
unpublished
Інформаційні технології управління © О.Ю. Кучанський, В.В. Ніколенко 101 УДК 519.2 Кучанський Олександр Юрійович Кандидат технічних наук, доцент кафедри інформаційних технологій, ORCID: 0000-0003-1277-8031 Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ Ніколенко Володимир Володимирович Кандидат фізико-математичних наук, доцент, доцент кафедри кібернетики і прикладної математики Ужгородський національний університет, Ужгород ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ МЕТОДОМ ЗІСТАВЛЕННЯ ЗІ
more » ... ДОМ ЗІСТАВЛЕННЯ ЗІ ЗРАЗКОМ Анотація Розглянуто альтернативні формули для знаходження оцінок прогнозів за цим методом часових рядів, які є персистентними, проте близькі до випадкових. Дослідження на персистентність може бути проведене на основі фрактального R/S-аналізу часового ряду шляхом розрахунку показника Херста. В даному дослідженні введені поняття рівності, ε-еквівалентності та εδ-еквівалентності часових рядів. Наведені теоретичні викладки можуть бути використані для прогнозування булевих часових рядів та дискретних часових рядів, які приймають скінченні цілі значення з деякого заданого відрізку. Наведено формули для розрахунку довірчих інтервалів прогнозів для даних часових рядів. Ключові слова: дискретні часові ряди; моделі прогнозування; прогнозна оцінка; зіставлення зі зразком Стаття надійшла до редколегії 20.03.2015 Рецензент: д-р техн. наук, проф. А.О. Білощицький, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ. _______________________________________________________________________________________________ Кучанский Александр Юрьевич Кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, ORCID: 0000-0003-1277-8031 Киевский национальный университет строительства и архитектуры, Киев Николенко Владимир Владимирович Кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры кибернетики и прикладной математики Ужгородский национальний университет, Ужгород Інформаційні технології управління 105 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ МЕТОДОМ СОПОСТАВЛЕНИЯ С ОБРАЗЦОМ Аннотация. Рассмотрены альтернативные формулы для расчета оценок прогнозов по этому методу для персистентных, но близким к случайным, временных рядов. Исследование на персистентность может быть проведено на базе фрактального R/S-анализа временного ряда методом расчета показателя Херста. В этом исследовании введены понятия равенства, ε-эквивалентности и εδ-эквивалентности временных рядов. Теоретические обоснования могут быть использованы для прогнозирования булевых временных рядов и дискретных временных рядов, которые принимают конечные целые значения с фиксированного отрезка. Приведены формулы для расчета доверительных интервалов прогнозов для данных временных рядов. Ключевые слова: дискретные временные ряды; модели прогнозирования; прогнозная оценка; сопоставление с образцом Abstract. The problem of discrete time series prediction often occurs in the management of complex systems and projects, and decision-making in the economy and finance, particularly in the pre-investment analysis, risk management etc. In the case when these time series are close to random is difficult to calculate forecast estimates based on classical models and econometric methods. So problem is to build new forecasting methods and modifications of known techniques that are designed to work with such time series. One method, which is used in such circumstances is the pattern matching method. In this study considered alternative formulas for estimates forecasts of time series (which is persistent but close to random) according to this method. Research on persystentnist can be made based on fractal R / S-analysis of time series by calculating the index Hurst. In this study introduced the notions of equality, ε-equivalence and εδ-equivalence of time series. These theoretical calculations can be used to forecast boolean and discrete time series. The formula to calculate confidence intervals for forecasts data time series is given.
fatcat:uvhrc5y6cjb3dfjvshikxdgo3y