ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РЫНКА
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-530Статья поступила в редакцию: 04.08.2023
Статья опубликована: 04.08.2023
Ключевые слова:
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ, ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, АППРОКСИМИРУЮЩИЙ ПОЛИНОМ, ОБЪЕДИНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ, КОРРЕЛЯЦИЯ, АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ, ТРЕНДЫ, МОДЕЛИ ОШИБОК, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ, НЕСМЕЩЕННЫЕ ОЦЕНКИ, СТАЦИОНАРНЫЙ ПРОЦЕССАннотация
Полная информация о статье доступна на сайте библиотеки eLIBRARY.RU https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25740652
В статье рассматриваются особенности применения методов полиномиальной экстраполяции для прогнозирования возможного состояния в будущем рыночных объектов: рынка. Анализируются существующие динамические модели описания характеристик рынка и работающих на нем фирм, применяемые модели ошибок; рассматриваются выбор степени аппроксимирующего полинома, использование ретропрогноза для проверки качества аппроксимации; проводится сравнение различных алгоритмов. Для уточнения результатов прогнозирования характеристик фирмы используется объединение информации с характеристиками рынка с учетом наличия корреляционной связи между ними. Приведен пример, демонстрирующий применение предложенной методики.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
