АВТОМАТИЧЕСКАЯ ПЕРИОДИЗАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ОБЕЛЯЮЩЕГО ФИЛЬТРА
В. В. Савченко, Д. А. Пономарев
Нижегородский государственный лингвистический университет svv@lunn.ru, dima-tenzor@yandex.ru
Ключевые слова: случайный временной ряд, модель авторегрессии, оценка прогнозирования, метод обеляющего фильтра, критерий минимума информационного рассогласования
Страницы: 56-64
Аннотация
Отталкиваясь от общей формулировки задачи о разладке, ставится и решается задача автоматической периодизации случайного временного ряда на однородные отрезки данных длиной в один кластер. На основе авторегрессионной модели и критерия минимума информационного рассогласования разработан новый алгоритм с нормировкой кластеров по дисперсии порождающего шума. Показано, что его главное преимущество по сравнению с известными аналогами состоит в высоких динамических свойствах. Приведены результаты экспериментальных исследований алгоритма в задаче анализа динамики фондовых рынков США и России. Получены оценки для допустимого (порогового) уровня разладки временного ряда в пределах одного кластера в информационной метрике Кульбака - Лейблера.
Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности. Подробнее