Прогнозування динаміки фінансових показників на базі адаптивних моделей в середовищі R

Abstract

UA : У дослідженні розглядається прогнозування світових цін на харчові олії на базі адаптивних моделей із використанням середовища R. Проведений у роботі аналіз довів, що ціни на світовому ринку безперечно є фінансовими показниками, оскільки вони володіють інформаційною цінністю, прогностичною здатністю, інтеграцією в фінансову систему тощо. Джерелом статистичних даних є платформа FRED (Federal Reserve Economic Data). Було проаналізовано динаміку світових цін на харчові олії й виявлено проблеми та нестабільність на ринках соняшникової та оливкової олій. Проаналізовано існуючі методи та моделі адаптивного прогнозування. Для моделювання було обрано моделі адаптивного експоненційного згладжування, а оцінкою критерію оптимальності стала мінімальна середньоквадратична помилка RSME. Адаптивне прогнозування проводилось засобами мови статистичних обчислень та візуалізації R, а саме з використанням бібліотеки forecast. Результатом моделювання стала адаптивна ARIMA-модель із ковзним вікном.

EN : The study considers the forecasting of world prices for edible oils based on adaptive models using the R environment. The analysis carried out in the work proved that prices on the world market are undoubtedly financial indicators, since they have informational value, predictive ability, integration into the financial system, etc. The source of statistical data is the FRED (Federal Reserve Economic Data) platform. The dynamics of world prices for edible oils were analyzed, and problems and instability in the sunflower and olive oil markets were identified. Adaptive forecasting was performed using the statistical computing and visualization language R, specifically using the forecast library. The result of the modeling was an adaptive ARIMA model with a sliding window.