Autoregresiniai slenkančio vidurkio modeliai kaip virtualios finansų biržos įrankis: eksperimentinis tyrimas
Straipsniai
Jonas Mockus
Vilnius University
Joana Katina
Vilnius University
Igor Katin
Vilnius University
Publikuota 2012-12-15
https://doi.org/10.15388/LMR.A.2012.22
PDF

Kaip cituoti

Mockus J., Katina J. ir Katin I. (2012) „Autoregresiniai slenkančio vidurkio modeliai kaip virtualios finansų biržos įrankis: eksperimentinis tyrimas“, Lietuvos matematikos rinkinys, 53(A), p. 129–134. doi: 10.15388/LMR.A.2012.22.

Santrauka


Darbo tikslas yra eksperimentiškai ištirti tradicinius autoregresinius modelius kaip paprasčiausius algoritmus, imituojančius akcininkų, naudojančių vien tik istorinius duomenis, prognozių procesus.
Šie modeliai naudojami virtualioje akcijų biržoje tikrinant įvairias prielaidas apie akcininkų elgesį. Įvertinant neutralius rizikai akcininkus, tradicinis AR modelis, minimizuojantis kvadratines paklaidas,
papildomas modeliu AR-ABS, minimizuojančiu absoliutines paklaidas. Trumpai aptariam 200 realių akcijų ir 100 virtualių akcijų tyrimo rezultatai, minimizuojantys vidutines paklaidas.

PDF
Kūrybinių bendrijų licencija

Šis kūrinys yra platinamas pagal Kūrybinių bendrijų Priskyrimas 4.0 tarptautinę licenciją.

Susipažinkite su autorių teisėmis žurnalo politikoje skiltyje Autorių teisės.