Математические модели анализа и прогнозирования динамики финансовых активов

Abstract

В статье аргументированы создание и реализация набора математических моделей и инструментальных средств обработки длинных временных рядов финансовых активов, порожденных нелинейной динамикой зависимостей в их структуре. Обоснованы и инструментально подкреплены вычислительные процедуры по использованию методов анализа нелинейной динамики финансовых активов, оценки степени хаотичности поведения их временных рядов, обнаружения скрытой цикличности с помощью алгоритма сингулярного спектрального анализа, дополненного методом Грассбергера-Прокаччиа, повышения точности прогнозирования курсовой стоимости акций компаний-эмитентов.

The papers substantiates the creation and realization of a set of mathematical models and instrumental means of processing long temporal sets of financial assets generated by nonlinear dynamics of dependencies in their structure. Grounded and instrumentally supported are the computational procedures of applying methods of analysis of nonlinear dynamics of financial assets, assessment of the degree of their temporal sets randomness, as well as identifying hidden cyclic recurrence with the help of algorithm of singular spectral analysis complemented by the Grassberger-Procaccia method and raising the preciseness of forecasting exchange rate value of the issuing companies’ shares.