ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ В ЭКОНОМИКЕ
DOI:
https://doi.org/10.47390/SPR1342V4I2Y2024N09Ключевые слова:
Временные ряды, ARIMA, ANN, гибридные модели, MSE, MAE, RMSE, SMAPE, MAPE, Stacking, Boosting.Аннотация
В этой статье мы представляем преимущества гибридной модели для повышения точности прогнозирования временных рядов. Временные ряды предлагают новый способ прогнозирования путем разделения набора данных на линейные и нелинейные компоненты с помощью гибридной модели. В результате предложенный метод показывает высокий результат прогнозирования для каждой строки.
Библиографические ссылки
Z.Zhang, R.Li va X.Wu. A Hybrid ARIMA-ANN Model for Stock Market Forecasting. 2011.
M.A.Hameed va B.S.Babu. A Hybrid ARIMA and Artificial Neural Networks Model for Time Series Forecasting. 2012.
U.Ozturk va A.Hekimoglu. A Comparison of ARIMA and ANN Models Used in Time Series Analysis: The Case of Istanbul Stock Exchange. 2014.
Елисеева И.И., Куришева С.В. и др. Эконометрика: Учебник. - М.: Издательство Юрайт, 2018. – 288 с.;
Боровиков В.П. Нейронные сети Statistica Neural Networks Методология и технологии современного анализа данных: “горячая линия –Телеком”, 2008 г. – С. 392.
Вороновский Г.К., и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев. - Харьков: Основа, 1997. - С. 7-14.
Аксенов С.В., Новоселсев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии) Томск, Изд-во НТЛ, 2006. – 128 с.
Барский, А. Б. Логические нейронные сети: Учебное пособие / А. Б. Барский. — М.: БИНОМ. ЛЗ, ИНТУИТ.РУ, 2012. – 352 c.
Бир С. Мозг фирмы. – М.: Радио и связь, 1993. – 524 с.
Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы – М.: РиС, 2013. – 384 c.
Ширяев, В. И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика: Учебное пособие / В. И. Ширяев. — М.: ЛИБРОКОМ, 2013. –232 c.
Xatamov , O., & Namazov , G. (2023). HUDUD IJTIMOIY-IQTISODIY RIVOJLANISHINI PROGNOZLASH USULLARINI TAKOMILLASHTIRISH. THE INNOVATION ECONOMY, 1(01), 145–151. Retrieved from https://ojs.qmii.uz/index.php/ej/article/view/371
Намазов Г. Ш. ҲУДУД МАКРОИҚТИСОДИЙ КЎРСАТКИЧЛАРИНИ ПРОГНОЗ ҚИЛИШДА ARIMA МОДЕЛИ ВА СУНЪИЙ НЕЙРОН ТЎР (ANN) ВОСИТАЛАРИНИ ТАҚҚОСЛАШ //Oriental renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences. – 2022. – Т. 2. – №. 3. – С. 1018-1032.
Namozov G. COMPARISON OF ARIMA MODEL AND ANN MEASURES IN FORECASTING REGIONAL MACROECONOMIC INDICATORS //Economics and Innovative Technologies. – 2022. – Т. 10. – №. 5. – С. 267-276.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
