Адаптированные методы нелинейной динамики подготовки данных экономических временных рядов к процедуре прогноза

  • Альфира Менлигуловна Кумратова Кубанский государственный аграрный университет
  • Елена Витальевна Попова Кубанский государственный аграрный университет
  • Светлана Ивановна Турлий Кубанский государственный аграрный университет
  • Татьяна Алексеевна Недогонова Кубанский государственный аграрный университет
Ключевые слова: комплексный анализ, временные ряды, нелинейный тренд, линейный тренд, визуализация, тест Гилмора, псевдофазовое пространство, аттрактор

Аннотация

Цель: в работе авторы предлагают использовать адаптированные методы нелинейной динамики для подготовки данных временных рядов к процедуре прогноза с целью выявления хаотической динамики и выбора методов и моделей прогноза. Обсуждение: каждый шаг предложенного комплекса методов для предварительной обработки данных позволяет выдвигать предложения об определенных свойствах исследуемых временных рядов. Это, в свою очередь, доказывает, что для получения достоверных и обоснованных выводов о типе поведения исследуемой системы недостаточно результатов одного из множества существующих тестов. Результаты: проведение комплексного анализа позволит наиболее правильно определить тип поведения временного ряда и его характеристики, что позволит получить в дальнейшем достоверный прогноз.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
Опубликован
2019-08-20
Как цитировать
Кумратова, А. М., Попова, Е. В., Турлий, С. И., & Недогонова, Т. А. (2019). Адаптированные методы нелинейной динамики подготовки данных экономических временных рядов к процедуре прогноза. Современная экономика: проблемы и решения, 7, 33-41. https://doi.org/10.17308/meps.2019.7/2155
Раздел
Математические методы в экономике