Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

КОМБИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ФИНАНСОВОГО АКТИВА В РАМКАХ МОДЕЛИ РАНДОМИЗИРОВАННОЙ КОЛЛОКАЦИИ

Ясакова А.М. 1
1 ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Финуниверситет)
1. Сурков А.А. Объединение прогнозов – эффективный способ повышения точности прогнозирования / Материалы X Международной научно-практической конференции 5-7 июня 2014 г. «Экономическое прогнозирование: модели и методы»/под общ. ред. д-ра экон. наук, проф. В.В. Давниса: Воронеж. гос. ун-т [и др.]. Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга», 2014.
2. Немец С.Ю. Комбинированные методы прогнозирования на основе ретроспективных оценок и внутренних характеристик временных рядов. Дис. на соискание ученой степени кандидата технических наук. Липецк, 2007 г. с. 139.
3. Давнис В.В., Тинякова В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах. Воронеж: Воронежский государственный университет, 2006. 308.
4. Бывшев В.А., Бабешко Л.О., Клапко А.,О. Прогнозирование динамических рядов финансово-экономической информации рандомизированным алгоритмом коллокации. Управление риском. М., 2004. № 1., с. 35-39.
5. Бабешко Л.О. Коллокационные модели прогнозирования в финансовой сфере. М.: Экзамен, 2001. 288 с.

Прогнозирование стоимости финансовых активов снижает риск принятия финансово-экономических решений. В настоящее время существует множество подходов моделирования финансового рынка, основанных как на техническом, так и на фундаментальном анализе, отражающих различные стороны динамики исследуемого процесса. Выбор модели, как правило, базируется на результатах точности прогнозов. Однако какая модель даст более точный прогноз в будущем, неизвестно. Идея комбинирования прогнозов, полученных в рамках различных моделей, появилась в начале семидесятых годов прошлого века [1]. Комбинировались прогнозы, полученные при помощи различных регрессионных моделей, по моделям временных рядов с различными трендами и учетом фактора сезонности [2], экспертные и эконометрические прогнозы [3]. В данной работе представлены результаты комбинирования прогнозов финансового индекса, полученные в рамках рандомизированной коллокации [4]. Рандомизация прогноза Yasakova3.eps финансового индекса выполняется в рамках моделей чистой и параметрической коллокации, при помощи которых вычисляется прогноз Yasakova2.epsприращения логарифмической прибыли за период упреждения k:

Yasakova.eps, (1)

где Yasakova1.eps,

tкр – критическое значение дроби Стьюдента. Практическая реализация коллокационных моделей опирается на построение автоковариационных функций стационарных случайных процессов [5], обычно:

Yasakova4.eps, Yasakova5.eps,

Yasakova6.eps, Yasakova7.eps, (2)

где σ2 — дисперсия стационарного процесса, α, β — параметры моделей.

В данной работе выполнен сравнительный анализ прогнозов финансового индекса (1), полученных в рамках рандомизированных алгоритмов в работе [4] с применением ковариационных функций (2), и комбинированного прогноза, представляющего собой линейную комбинацию этих прогнозов.

Таблица 1

Оценки средних квадратических ошибок прогнозов индекса РТС

число

прогнозов

Модель

(1)

Модель

(2)

Модель

(3)

Комбинация

(равные веса)

Комбинация

(оптимальные веса)

1

2

3

4

5

6

231

12,459

4,195

4,245

5,715

4,176

Как отмечается в работах по комбинированным методам прогнозирования [1, 2], средняя квадратическая ошибка комбинированного прогноза не больше максимальной из составляющих. В пятом столбце табл. 1 при комбинировании прогнозов использованы равные веса, в шестом – оптимальные, в смысле минимума средней квадратической ошибки.

С увеличением числа составляющих комбинированного прогноза, его точность увеличивается, это подтверждается данными табл. 2.

Таблица 2

Оценки средних квадратических ошибок прогнозов индекса РТС

число

прогнозов

Модель

(1)

Модель

(2)

Модель

(3)

Модель

(4)

Модель

(5)

Комбинация

(оптимальные веса)

1

2

3

4

5

6

7

231

12,459

4,195

4,245

4,19

4,26

4,166

При построении оптимального прогноза в табл. 2 добавлены прогнозы, полученные в рамках модели экономического броуновского движения (модель (4) [9], и тривиального прогнозирования (модель (5)). Результат показывает увеличение точности прогнозирования.


Библиографическая ссылка

Ясакова А.М. КОМБИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ФИНАНСОВОГО АКТИВА В РАМКАХ МОДЕЛИ РАНДОМИЗИРОВАННОЙ КОЛЛОКАЦИИ // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 5-5. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=13997 (дата обращения: 19.06.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674