Дослідження спрямоване на створення адаптивної системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Розробка системи грунтується на принципах системного аналізу, таких як адаптивне оцінювання структури моделей, оптимізація процедур оцінювання параметрів моделей, ідентифікація та врахування можливих невизначеностей, які зустрічаються при обробці даних і побудові математичних моделей. Невизначеності зустрічаються при зборі даних, побудові моделей, в процедурах прогнозування і відіграють роль факторів негативного впливу на обчислювальні процедури в інформаційній системі. Зменшення їх впливу сприяє підвищенню якості проміжних та остаточних результатів обчислень. Розглянуто ілюстративні приклади практичного застосування розробленої системи, що підтверджують її функціональність.Дослідження спрямоване на створення адаптивної системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Широко розповсюдженими є гетероскедастичні, інтегровані та коінтегровані процеси. Для коректного встановлення класу досліджуваного процесу застосовуються спеціальні статистичні тести, які дають можливість коректно вибрати структуру моделі. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Розробка системи грунтується на сучасних принципах системного аналізу, таких як ієрархічний підхід до створення інформаційних систем, адаптивне оцінювання структури моделей, оптимізація процедур оцінювання параметрів моделей, ідентифікація, врахування та мінімізація впливу можливих невизначеностей, які зустрічаються при обробці даних, побудові математичних моделей та оцінюванні прогнозів. Невизначеності зустрічаються при зборі даних, оцінюванні структури і параметрів моделей, в процедурах прогнозування і відіграють роль факторів негативного впливу на обчислювальні процедури в інформаційній системі. Зменшення їх впливу сприяє підвищенню якості проміжних та остаточних результатів обчислювальних експериментів. Всі запропоновані методи, моделі і процедури функціонують у межах створеної інформаційної системи підтримки прийняття рішень. Функціонування цієї системи спрямовано на підвищення якості моделей, оцінок прогнозів, а також рішень, що приймаються на основі прогнозів. Розглянуто ілюстративні приклади практичного застосування розробленої системи, що підтверджують її функціональність.

  Повний текст PDF - 1.061 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"