Детальная информация
Название | Forecasting using complex-valued autoregression with error // Technoeconomics: an international journal. – 2024. – Vol. 3, № 4. — С. 14-27 |
---|---|
Авторы | Maskaeva K. |
Выходные сведения | 2024 |
Коллекция | Общая коллекция |
Тематика | Экономика ; Математическая экономика. Эконометрика ; complex-valued autoregression ; autoregression with error ; forecasting ; short-term forecasting ; autoregression models ; complex numbers ; комплекснозначная авторегрессия ; авторегрессия с ошибкой ; прогнозирование ; краткосрочное прогнозирование ; модели авторегрессии ; комплексные числа |
УДК | 330.4 |
ББК | 65в631 |
Тип документа | Статья, доклад |
Тип файла | |
Язык | Английский |
DOI | 10.57809/2024.3.4.11.2 |
Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\75928 |
Дата создания записи | 12.05.2025 |
This article discusses the possibility of predicting the values of a series using complex-valued autoregression with an error for short-term forecasting. The authors consider the basic concepts of the function of a complex-valued variable and the model of complexvalued autoregression, together with the results of applying first- and second-order models of complex-valued autoregression with the CARE(p) error to describe and predict the initial series. The results obtained are compared with the first- and second-order autoregression in real numbers. A complex-valued autoregression model with an error showed a more accurate result for short-term forecasting, unlike the autoregression model in real numbers. The authors also conclude that complex-valued autoregression with an error is subject to further investigation in order to find out the prospects of using its imaginary part.
В данной статье рассматривается возможность прогнозирования значений ряда с использованием комплекснозначной авторегрессии с ошибкой для краткосрочного прогнозирования. Рассматриваются основные понятия теории функции комплекснозначного переменного и модели комплекснозначной авторегрессии, приводятся результаты применения моделей первого и второго порядка комплекснозначной авторегрессии с ошибкой CARE(p) для описания и прогнозирования исходного ряда, сравниваются полученные результаты с результатами авторегрессии первого и второго порядков в действительных числах. В результате исследования, авторами был сделан вывод о возможности применения модели комплекснозначной авторегресии с ошибкой, так как она показала более точный результат для краткосрочного прогнозирования, в отличие от модели авторегрессии в действительных числах. Так же делается вывод, что комплекснозначная авторегрессия с ошибкой подлежит дальнейшему исследованию, чтобы выяснить возможность применения её мнимой части.
Количество обращений: 14
За последние 30 дней: 14