УДК 336.7
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.12.0012
Авторы
Вера Алексеевна Иванюк,
Кандидат экономических наук, доцент, Белгородский государственный национальный исследовательский университет (НИУ «БелГУ»), Белгород, Россия
Аннотация
В статье предлагается инновационный подход к долгосрочному прогнозированию на основе мультитрендового прогноза. Подход основан на декомпозиции временного ряда на отдельные составляющие – тренды, что позволяет учесть в модели такие важные компоненты динамики, как общая тенденция роста/снижения (логарифмический или линейный тренд), цикличность (синусоидальный тренд). Исходные данные для анализа представляют собой временной ряд, например, цены на акции компании. Прежде чем применить разработанную модель прогноза, данные предварительно анализируются с целью идентификации участков стационарности. Далее последовательно выделяются трендовые составляющие. Сначала подбираются параметры логарифмической функции. Затем из ряда вычитают найденную зависимость и к остаткам применяют аналогичную процедуру для определения коэффициентов линейного тренда. После этого из ряда последовательно вычитаются синусоидальные тренды различных периодов, описывающие циклические колебания. Критерием остановки является достижением временного ряда состояния белого шума, когда в ряду уже отсутствуют какие-либо тренды. Затем все полученные составляющие тренды суммируются для построения итогового прогноза на будущий период. Описанный выше алгоритм был реализован в среде электронных таблиц MS Excel.
Ключевые слова
прогноз
временной ряд
доходность
тренд
алгоритм
