Randomized Trajectories Method in the Problems of Forecasting Economic Parameters Dynamics

Authors

  • Михаил Витальевич Михайлов St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation https://orcid.org/0000-0002-7137-5614
  • Николай Васильевич Хованов St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation
  • Людмила Анатольевна Чудовская St. Petersburg State Forestry Academy, 5, Institutskiy per., St. Petersburg, 194021, Russian Federation

Abstract

On the base of stochastic processes with equally probable realizations theory, the randomized trajectories method is developed, which being a tool for forecasting economic parameters values. The method allows to receive specified numerical estimations on the basis of non-numerical ordinal and other additional information on economic parameters. The potential of the method developed is demonstrated by the example of forecasting bond’s price dynamics.

Keywords:

method of randomized trajectories, estimation of accuracy of an economic indicator, estimation of dynamics of economic object, numerical estimation of an economic indicator

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Михаил Витальевич Михайлов, St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation

кандидат экономических наук, доцент

Николай Васильевич Хованов, St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation

доктор физико-математических наук, профессор

Людмила Анатольевна Чудовская, St. Petersburg State Forestry Academy, 5, Institutskiy per., St. Petersburg, 194021, Russian Federation

старший преподаватель

References

Литература на русском языке

Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М., 1983.

Айзинова И. М. Система показателей краткосрочных процессов в народном хозяйстве // Методологические проблемы анализа и прогноза краткосрочных процессов. М., 1979. С. 9–27.

Алимов Ю. И. Альтернатива методу математической статистики. М., 1980.

Алимов Ю. И. Еще раз о реализме и фантастике в приложениях теории вероятностей // Автоматика. 1979. № 4. С. 83–90.

Алимов Ю. И., Кравцов Ю. А. Является ли вероятность «нормальной» физической величиной? // Успехи физических наук. 1992. Т. 162. № 7. С. 150–182.

Буре В. М., Колесникова О. Н., Корников В. В. Простой статистический метод выявления монотонной зависимости среди наблюдаемых траекторий стохастического процесса. Л., 1983.

Вентцель Е. С. Теория вероятностей: 9-е изд. М., 2003.

Вишняков И. В. Экономико-математические модели оценки деятельности коммерческих банков. СПб., 1999.

Вишняков И. В., Хованов Н. В. Система нормативов надежности коммерческих банков. СПб., 1998.

Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей: 8-е изд. М., 2005.

Головченко В. Б. Прогнозирование дискретных в пространстве состояний и времени процессов. Иркутск, 1988.

Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. М., 1980.

Кипнис В. М. Проблема прогнозирования временных рядов в условиях малых выборок // Методологические проблемы анализа и прогноза краткосрочных процессов. М., 1979. С. 107–134.

Колесников Г. И., Федотов Ю. В., Хованов Н. В. Оценка вероятностей альтернатив развития фондового рынка в условиях дефицита числовой информации // Вестн. С.-Петерб. ун-та. 2005. Серия 10: Прикладная математика, информатика, процессы управления. Вып. 2. С. 151–160.

Макаров А. В., Федотов Ю. В., Хованов Н. В. Байесовская модель оценки вероятностей альтернативных состояний финансово-экономической среды реализации инвестиционных проектов // Материалы международной научной конференции «Экономическая наука: проблемы теории и методологии». Санкт-Петербург, 16–18 мая 2002 г. Секции 5–10. СПб., 2002. С. 141–142.

Маркова Е. В., Маслак А. А. Рандомизация и статистический вывод. М., 1986.

Селезнева Т. В., Тутубалин В. Н., Угер Е. Г. Исследование прикладных возможностей некоторых моделей стохастической финансовой математики // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2000. Т. 7. Вып. 2. С. 210–238.

Тутубалин В. Н. Границы применимости: вероятностно-статистические методы и их возможности. М., 1977.

Тутубалин В. Н. Статистическая обработка рядов наблюдений. М., 1973.

Хованов К. Н., Хованов Н. В. Система поддержки принятия решений АСПИД-3W (Анализ и синтез показателей при информационном дефиците). Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 960087 от 22.03.1996. Российское агентство по правовой охране программ для ЭВМ, баз данных и топологии интегральных микросхем (РосАПО). М., 1996.

Хованов Н. В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб., 1996.

Хованов Н. В. Математические модели риска и неопределенности. СПб., 1998.

Хованов Н. В. Стохастические модели теории квалиметрических шкал. Л., 1986.

Хованов Н. В. Стохастические процессы и поля с равновероятными монотонными дискретными реализациями // Управление, надежность и навигация. Вып. 5. Саранск, 1979. С. 136–139.

Хованов Н. В. Три типа математических моделей неопределенности // Измерительная техника. 2005. № 9. С. 39–44.

Хованов Н. В. Феноменологическая теория стабильных метаденег // Финансы и бизнес. 2005. № 4. С. 18–21.

Хованов Н. В., Колесникова О. Н. Прямой байесовский метод оценки распределений и параметров. Л., 1981.

Хованов Н. В., Рожков Н. Н. Статистическая оценка показателя надежности с помощью нестационарных марковских случайных процессов // Управление, надежность и навигация. Вып. 6. Саранск, 1979. С. 127–131.

Хованов Н. В., Федотов Ю. В. Рациональная оценка вероятностей альтернатив состояния среды осуществления проектов — основа эффективного стратегического менеджмента // Материалы конференции «Концепции и инструменты эффективного менеджмента». Санкт-Петербург, 28 октября 2005 г. СПб., 2005. С. 31–32.

Чудовская Л. А. Стохастические процессы с монотонными линейно-ограниченными дискретными реализациями // Вестн. Ленингр. гос. ун-та. Сер. 1: Математика, механика, астрономия (Депонировано ВИНИТИ 27.01.88 № 1330-В88. М., 1988).


References in Latin Alphabet

Barmish B., Lagoa С. The uniform distribution: a rigorous justification for its use in robustness analysis // Mathematical Control, Signals, Systems. 1997. Vol. 10. P. 203–222.

Bayes Th. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances // Biometrika. 1958. Vol. 5. Part 3–4. P. 296–315 (Reproduced from Philosophical Transactions of London Royal Society. 1763. Vol. 53).

Brunk H., Gref L. A geometrical approach to probability // Mathematics Magazine. 1964. Vol. 37. N 5. P. 287–296.

Evans R. The principle of minimal information // IEEE Transactions on Reliability. 1969. Vol. 18. P. 87–89.

Hovanov N. V., Yudaeva M. S., Kotov N. V. Event-Tree with randomized transition probabilities as a new tool for alternatives probabilities estimation under uncertainty // Proceedings of the Sixth International Scientific School “Modeling and Analysis of Safety and Risk in Complex Systems”. St. Petersburg, 2006. July 4–8. SPb., RAS, 2006. P. 118–125.

Janes E. Where do we stand on maximum entropy? // The Maximum Entropy Formalism / Ed by R. Levin. Cambridge: Cambridge University Press, 1979. P. 15–118.

Jaynes E. Foundations of Probability Theory and Statistical Mechanics. New York, Springer, 1967.

Kan Yu., Kibzun A. Sensitivity analysis of worst-case distribution for probability optimization problems // Probabilistic Constrained Optimizations / Ed by S. Uryasev. New York, 2000. P. 31–46.

Knight F. Risk, Uncertainty, and Profit. Boston (MA, USA): Houghton Mifflin Co., 1921.

Shimony A. The status of the principle of maximum entropy // Synthese. 1985. Vol. 63. P. 35–53.

Villegas C. On the representation of ignorance // Journal of American Statistical Association. 1977. Vol. 72. N 359. P. 651–654.


Translation of references in Russian into English

Published

2009-03-30

How to Cite

Михайлов, М. В., Хованов, Н. В., & Чудовская, Л. А. (2009). Randomized Trajectories Method in the Problems of Forecasting Economic Parameters Dynamics. St Petersburg University Journal of Economic Studies, (1), 120–131. Retrieved from https://economicsjournal.spbu.ru/article/view/3267

Issue

Section

Mathematical models in economics

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>