Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Тр. СПИИРАН, 2009, выпуск 11, страницы 130–141 (Mi trspy51)  

Автоматизированный анализ влияния статистической неопределенности на точностные характеристики оценок параметров инвестиционной ситуации

А. А. Мусаевab

a Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
b ОАО Специализированная инжиниринговая компания «Севзапмонтажавтоматика»

Аннотация: Практика электронных торгов на рынках капитала показала, что статистические характеристики реальных процессов изменения котировок существенно отличаются от типовых математических моделей, используемых в задачах прогнозирования и поддержки принятия решений.
Возникает задача исследования влияния подобного рода отклонений на эффективность формируемых торговых решений. Очевидно, что эффективность решений, с точки зрения технического анализа динамики капитала, будет в свою очередь определяться точностью оценки текущей ситуации и достоверностью прогноза ее развития. В качестве метрики влияния вариаций статистических характеристик реальных экономических процессов на качество формируемых решений естественно использовать изменение точности оценок, используемых при идентификации и прогнозе состояния характеристических показателей рынков капитала.
Известные способы борьбы с априорной статистической неопределенностью в большинстве случаев основаны на тех или иных «смягчающих» допущениях, позволяющих получить приемлемые решения для некоторых частных задач. В то же время практика обработки данных, полученных в мониторинге состояния рынков капитала, в силу безынерционности наблюдаемых процессов и большого числа факторов влияния со стороны среды взаимодействия, столкнулась с неопределенностью самого общего вида. Иными словами, протекающие процессы по своей природе являются существенно неэргодичными и нестационарными и не допускают каких-либо комфортных для аналитиков предположений относительно природы данных. В связи с этим для анализа влияния указанной неопределенности следует рассматривать множество моделей данных, имитирующих различные типы возможных вариаций статистических характеристик.
Приведенные в статье материалы позволяют подтвердить гипотезу о том, что применение традиционных схем обработки данных в этих ситуациях приводят к существенному снижению точности прогнозирования, и, как следствие, к снижению эффективности управляющих решений. В то же время применение адаптивного подхода, ориентированного на слежение за текущими характеристиками процесса и подстройку соответствующих алгоритмов прогнозирования, оказывается недопустимым в силу безынерционности информационных процессов, описывающих динамику рынков капитала. Отсюда непосредственно вытекает вывод о целесообразности применения в подобных задачах робастифицированных алгоритмов обработки данных, обладающих статистической устойчивостью к перечисленным выше нестационарным вариациям вероятностных характеристик торговых процессов.

Ключевые слова: статистическое оценивание, прогнозирование, метод наименьших квадратов.

Полный текст: PDF файл (746 kB)
УДК: 006.72
Поступила в редакцию: 16.11.2009

Образец цитирования: А. А. Мусаев, “Автоматизированный анализ влияния статистической неопределенности на точностные характеристики оценок параметров инвестиционной ситуации”, Тр. СПИИРАН, 11 (2009), 130–141

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Mus09}
\by А.~А.~Мусаев
\paper Автоматизированный анализ влияния статистической неопределенности на точностные характеристики оценок параметров инвестиционной ситуации
\jour Тр. СПИИРАН
\yr 2009
\vol 11
\pages 130--141
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy51}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/trspy51
  • http://mi.mathnet.ru/rus/trspy/v11/p130

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Информатика и автоматизация
    Просмотров:
    Эта страница:135
    Полный текст:44
    Литература:1
    Первая стр.:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021