Анализ и прогнозирование финансовых временных рядов с помощью ансамбля моделей

Abstract

В статье рассматривается задача прогнозирования однопериодных приращений курсов финансовых активов. Для решения задачи предлагается метод моделирования и прогнозирования временных рядов на основе алгоритма декомпозиции CEEMDAN временных рядов и ансамбля эконометрических моделей ARIMA. Алгоритм CEEMDAN раскладывает исходный временной ряд на отдельные компоненты (моды), для каждой из которых строится прогноз с использованием моделей ARMA и ARIMA. Итоговый прогноз представляет собой комбинацию прогнозов на основе полученного ансамбля моделей. Приводятся результаты сравнительного анализа точности прогнозов на основе используемого метода и альтернативных типов моделей, которые говорят о том, что предлагаемый метод позволяет значительно улучшить точность прогнозов