Established in 2019 and dedicated to publishing occasional collections of articles on different topics.
Vilniaus universiteto leidykla / Vilnius University Press
The Centre for Communication Influences and Propaganda Research Papers
Copyright (c) 2025 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
The Russian Hybrid Threat in Italy: Political Influence, Propaganda and Disinformation
In recent years, Italy has emerged as one of the European Union’s most exposed fronts to Russian influence operations. Following the large-scale invasion of Ukraine in 2022, Italian intelligence reports have identified the Russian Federation as the main actor behind the so-called hybrid threat, carried out through political, economic, informational, diplomatic, and cyber instruments. This study examines the Russian hybrid threat in Italy, structured around three main lines of action: political influence, propaganda, and digital operations. The analysis reconstructs the strategic framework and objectives of these operations, and examines the main channels and tactics employed. The aim is to provide an integrated overview to better understand how the Russian hybrid threat operates in a specific national context, and which tools can strengthen democratic resilience and collective security.
Muzikos garso šaltinių atskyrimo giliojo mokymosi modelio SCNet apmokymas skirtingais duomenų rinkiniais
Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip skirtingi duomenų rinkiniai (Musdb18-HQ, Moisesdb), naudojami muzikos garso šaltinių atskyrimo modelio apmokymui, lemia SCNet modelio išvesties rezultatus. Modelio efektyvumas vertinamas SDR kiekybine metrika, pagal skirtingus muzikos žanrus ir garso šaltinius. Modelis geriausiai atskiria būgnus ir vokalus, jį apmokius su Musdb18-HQ, o naudojant Moisesdb, geriausiai atskiria bosus ir būgnus. Kai modelio apmokymui ir įvertinimui naudojami skirtingi duomenų rinkiniai, SDR rodikliai tampa mažesni, nes modelis juos prasčiau apibendrina. Pastebėta, kad modeliui yra sudėtinga atskirti roko muzikos žanrą, o geriausi SDR pasiekti bliuzo ir kantri žanruose.
Potencialių pardavimų baigties prognozavimas naudojant mašininio mokymosi modelius
Potencialių pardavimų baigties prognozavimas atliktas naudojant klasifikacinius: logistinės regresijos ir atsitiktinio miško (angl. Random Forest) modelius. Duomenų pagrindinis šaltinis – klientų ryšių valdymo sistema „Microsoft Dynamics 365 CRM“. Papildomi šaltiniai – „Sodros“ ir „Registrų centro“ viešųjų duomenų rinkiniai. Kryžminės validacijos metu nustatyta, kad atsitiktinio miško modelis yra veiksmingesnis (vidutinis tikslumas 91 %), palyginti su logistinės regresijos modeliu (vidutinis tikslumas 74 %). Taip pat nustatyta, kad pardavimų baigties prognozei, remiantis Gini indeksu, statistiškai reikšmingiausi „Microsoft Dynamics 365 CRM“ duomenys.
klientų valdymo sistema (angl. Customer Relationship Management, CRM)
verslas verslui (angl. Business To Business, B2B),
atsitiktinis miškas (angl. Random Forest)
Quality Evaluation of Large Language Models Generated Unit Tests: Influence of Structured Output
Unit testing is critical in software quality assurance, and large language models (LLMs) offer an approach to automate this process. This paper evaluates the quality of unit tests generated by large language models using structured output prompts. The research applied six LLMs in generating unit tests across different classes of cyclomatic complexity of C# focal methods. The experiment result shows that LLMs generated results according to a strict structure output (Arrange-Act-Assert pattern) that significantly influences the quality of the generated unit tests.
Multimodalinių modelių taikymas vaizdų antraščių generavimui lietuvių kalba
Straipsnyje pristatomas tyrimas, kuriame analizuojamas multimodalinių modelių taikymas automatiniam vaizdų antraščių generavimui lietuvių kalba. Kadangi išsamių lietuvių kalbai skirtų tyrimų šioje srityje iki šiol nėra atlikta, straipsnyje daugiausia dėmesio skiriama naujausiems multimodaliniems modeliams ir jų galimybėms generuoti suprantamus vaizdų aprašymus lietuvių kalba. Eksperimentai buvo atliekami naudojant „Gemma 3“ multimodalinį modelį, kuris buvo adaptuotas lietuvių kalbai QLORA metodu. Gauti rezultatai patvirtina metodo efektyvumą ir galimybę sėkmingai jį taikyti lietuvių kalbos turinio generavimui iš nuotraukų.
Skaidymo metodų vertinimas skirtingiems duomenų bazių tipams
Straipsnyje vertinami maišos (angl. hash-based) ir diapazoninio (angl. range-based) duomenų skaidymo metodai PostgreSQL (su Citus plėtiniu) ir MongoDB duomenų bazėse. Eksperimentai atlikti automatizuojant duomenų įkėlimą bei vykdant įvairaus sudėtingumo užklausas naudojant JMeter įrankį. Rezultatai parodė, jog maišos metodas yra efektyvesnis izoliuotoms užklausoms, tuo tarpu diapazoninis skaidymas geriau tinka intervalinėms užklausoms. Pastebėtas ryškus PostgreSQL su Citus pranašumas automatizuojant klasterio operacijas, lyginant su MongoDB. Tyrimo rezultatai gali būti paveikti pasirinktų duomenų schemos specifikos ir riboto duomenų kiekio.
Saulės elektrinių matavimų klasifikavimas remiantis NLP ir mašininiu mokymusi
Sparčiai augant saulės elektrinių skaičiui, didėja ir poreikis efektyviai analizuoti jų veikimo duomenis. Visgi duomenų analizę dažnai apsunkina nevienodas matavimo kintamųjų žymėjimas, kylantis dėl skirtingų įrangos gamintojų, montuotojų ar lokalizacijos. Šiame darbe siūloma automatizuota kintamųjų klasifikavimo metodika, leidžianti standartizuoti žymas pasitelkiant natūralios kalbos apdorojimo technikas ir mašininio mokymosi algoritmus. Tyrime panaudoti duomenys iš 178 saulės elektrinių, o kiekvienas įrašas buvo susietas su viena iš 176 klasių pagal specialiai sukurtą septynių komponentų žymėjimo sistemą. Modelių mokymui buvo suformuoti skaitiniai požymiai, įskaitant TF-IDF reikšmes, matavimo vienetų kodavimą ir kontekstinius požymius, gautus kaimynystės analizės būdu. Rezultatai parodė, kad siūlomi modeliai pasiekia itin didelį klasifikavimo tikslumą (daugeliu atvejų virš 99,9 %), o geriausi rezultatai gauti naudojant sprendimų medžio ir atsitiktinių miškų metodus.
Copyright (c) 2025 Lukas Voveris | Jolita Bernatavičienė https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Samdomųjų darbuotojų darbo užmokesčio prognozavimas taikant mašininio mokymosi metodus
Darbo užmokesčio modeliavimas leidžia įvertinti įvairių rodiklių daromą įtaką pajamoms, gali padėti įmonėms nustatyti optimalų atlyginimą. Be to, didelis skirtumas tarp darbdavio deklaruojamo ir modelio prognozuojamo darbo užmokesčio reikšmių galėtų identifikuoti galimus sukčiavimo atvejus, kai siekiama išvengti mokestinių prievolių sąmoningai nurodant mažesnį atlyginimą. Šiame darbe nagrinėjami gyventojų užimtumo statistinio tyrimo duomenys ir taikomi skirtingi mašininio mokymosi modeliai atlyginimo prognozavimui. Rezultatai rodo, kad darbo užmokestį tiksliausiai prognozuoja medžių ansambliu paremtas gradientinio auginimo metodas – XGBoost.
Laiko eilutes transformuojančių į vaizdus, siekiant taikyti CNN klasifikavimo uždaviniui spręsti, metodų tyrimas
Tyrimas nagrinėja laiko eilučių transformavimą į vaizdus, siekiant taikyti konvoliucinius neuroninius tinklus (angl. Convolutional Neural Networks, CNN) klasifikavimui. Apžvelgiami trys metodai: Gramo kampinis sumavimo laukas (angl. Gramian Angular Summation Field, GASF), Gramo kampinis skirtumų laukas (angl. Gramian Angular Difference Field, GADF) bei Markovo perėjimo laukai (angl. Markov Transition Field, MTF). CNN modelis pritaikytas šešiems skirtingiems duomenų rinkiniams, transformuotiems minėtais metodais. Rezultatai rodo, kad metodų efektyvumas priklauso nuo duomenų pobūdžio, tačiau GADF dažniau pasiekė geresnius rezultatus. Pateikiamos rekomendacijos, kaip pasirinkti tinkamiausią transformaciją klasifikavimo tikslumui gerinti.
Neuroniniais tinklais grįstų triukšmo šalinimo EKG signale metodų eksperimentinis tyrimas
Širdies ir kraujagyslių ligos yra pagrindinė mirties priežastis pasaulyje, o jų diagnostikai plačiai naudojama elektrokardiograma (EKG), tačiau EKG signalų analizę apsunkina įvairūs triukšmai. Ši problema ypač aktuali nešiojamuose įrenginiuose ar monitoriuose, todėl reikalingas efektyvus signalų apdorojimas. Be to, signalų bangų kaip P, T ir QRS kompleksų segmentavimas be išankstinio triukšmų pašalinimo yra sudėtingas. Neuroninių tinklų tokių kaip DMAM, BiGRU ar CS-TRANS pagalba galima spręsti abi problemas formuojant tinklų junginį, kai vienas modelis pašalina triukšmus, o kitas segmentuoja signalą. Šių modelių mokymui būtini ne tik dideli duomenų kiekiai, bet ir tiksliai suanotuoti signalai. Paminėti modeliai gali pasiekti signalo ir triukšmo santykį iki 20 dB, o segmentuojant išlaikyti atkūrimo metriką visoms bangoms iki 100 %, tačiau preciziškumo matas išlieka mažesnis. Tyrimo metu nustatyta, kad geriausi rezultatai fiksuoti naudojant DMAM modelį apdorojant -3 dB raumenų triukšmą, o segmentuojant apdorotą signalą atkūrimo metrika išliko maksimali visoms bangos ir preciziškumo matas aukštas P ir T bangoms, bet QRS komplekso šiek tiek mažesnis. Gauti rezultatai įrodo, kad praktikoje pritaikius šiuos algoritmus galima ne tik pagerinti EKG signalų diagnostikos tikslumą, bet ir sumažinti medicinos specialistų darbo krūvį bei užtikrinti aukštesnę pacientų priežiūros kokybę.
Propagandos technikų lingvistinių požymių lyginamoji analizė taikant natūralios kalbos apdorojimo metodus
Pastaruoju metu dėl besitęsiančių geopolitinių konfliktų ir vis labiau populiarėjančio dirbtinio intelekto, propagandos technikų analizė tapo svarbia tyrimų sritimi. Nors, nemažai propagandos technikų lingvistinės analizės tyrimų atlikta angliškuose tekstuose, tačiau palyginti nedaug jų atlikta su mažiau išteklių turinčiomis kalbomis. Šiame darbe buvo siekiama atlikti propagandos technikų lingvistinių požymių lyginamąją analizę ir taip nustatyti bendrąsias ir unikaliąsias kiekvienos technikos savybes. Gauti rezultatai rodo, kad tarp skirtingų propagandos technikų būdingi ryškūs technikų fragmentų kiekio, skaitinių požymių, kalbos dalių pasiskirstymo ir dažniausiai pasitaikančių žodžių skirtumai.
Naudotojo apsaugos nuo duomenų viliojimo atakų įrankių palyginimas
Straipsnyje siekiama atlikti apsaugos nuo duomenų viliojimo atakų įrankių panaudojamumo analizę ir remiantis gautais rezultatais sukurti projektavimo gaires priemonei, skirtai duomenų išviliojimo prevencijai. Straipsnyje surinkti ir aprašyti įrankiai, skirti apsaugoti naudotoją nuo duomenų viliojimo atakų. Jakobo Nielseno euristikos pritaikytos formuluojant panaudojamumo kriterijus, taip pat suformuluoti diegimo ir techninių sprendimų kriterijai. Remiantis šiais kriterijais atliktas įrankių vertinimas. Identifikuoti esamų įrankių privalumai ir neišnaudotos galimybės. Gautų rezultatų pagrindu, suformuluotos projektavimo gairės priemonei, skirtai apsaugoti naudotoją nuo duomenų viliojimo atakų.
Comparative Evaluation of Speech-to- Text Models for Lithuanian Transcription: Effects of Audio Formats and Recording Environments
This study evaluates the performance of various speech-to-text models for Lithuanian transcription, focusing on how audio formats and recording environments affect their accuracy. Among the models tested, Google’s Chirp-2 demonstrated the highest accuracy under optimal conditions. However, its performance declined with increased playback speeds and in environments with significant background noise, highlighting the importance of controlled recording conditions for effective deployment of STT systems in realworld applications.
Recognising the contents in digitised financial documents
The necessity of content recognition in digital documents is everincreasing in the financial sector. Extracted data is used for fundamental analysis, modelling and portfolio selection. In the most prominent markets, there is a wide array of available sources to obtain the data, such as SEC filings easily. However, it is not so in markets with less investor interest, such as the CEE region or Latin America. Often, the only sources containing the data are primary reports by the company itself. Scarce secondary sources may provide data of dubious reliability. This leads to an excessive workload for analysts, implying the necessity to adapt existing intelligent methods for processing financial data.
Samdomojo darbo pajamų praleistų reikšmių įrašymas taikant daugiareikšmį įrašymą
Analizuojant apklausų duomenis, dažnai tenka spręsti neužpildytų reikšmių problemą. Įprastai respondentai vengia atsakyti į klausimus, kurie yra susiję su asmenine ar finansine informaciją. Šiame darbe palyginami keturi daugiareikšmio įrašymo metodai. Rezultatai atskleidžia, kad atsitiktinių miškų bei klasifikavimo ir regresijos medžių metodai užtikrina mažiausią paklaidą.
Atsitiktinio miško modelio taikymas užpildant trūkstamas ekonominių rodiklių reikšmes NUTS 2 lygmeniu
Nagrinėjamos trūkstamų ekonominių rodiklių reikšmių ES NUTS 2 regionų lygmeniu užpildymo galimybės, taikant atsitiktinio miško (angl. Random Forest) modelį. Trūkstamos reikšmės ekonominiuose duomenyse kelia iššūkių analizei ir gali mažinti analizės rezultatų patikimumą. Sudarytas duomenų rinkinys, apimantis 260 regionų ir 8 ekonominius rodiklius (1990–2023), surinktas iš Eurostat DB. Kiekvienam rodikliui sukurtas atskiras atsitiktinio miško modelis trūkstamų reikšmių užpildymui. Modelių tikslumas vertintas pagal 4 metrikas: RMSE, MAE, R², MAPE. Tyrimas atskleidė, kad atsitiktinio miško metodas ypač tiksliai užpildo užimtumo, nedarbo ir ilgalaikio nedarbo rodiklių reikšmes (R² > 0,9), išlaikydamas tarpusavio ryšius tarp kintamųjų. Gautas užpildytas duomenų rinkinys gali būti taikomas tolesnėje regioninės ekonomikos rodiklių analizėje.
Didelio masto orlaivių sistemos koordinavimas pasitelkiant būrio metaforą
Skraidantys bepiločiai orlaiviai yra naudojami įvairiose mokslo, prekybos, aplinkosaugos ar karo pramonės srityse. Numatoma, kad jų populiarumas ir pritaikymo atvejų kiekis nuolat augs. Todėl yra svarbu sukurti didelių sistemų koordinavimo metodus, kurie leistų užtikrinti aukštą skrydžių efektyvumo ir saugumo lygį, kartu įgalinant minimalias orlaivių gamybos išlaidas ir konstrukcinį paprastumą. Šio darbo tikslas yra sukurti didelio masto bepiločių orlaivių sistemos koordinavimo problemos sprendinį, sąlygojamą jų sistemai keliamų reikalavimų. Pasiūlymas yra dviejų metodų: klasikinio jėgų laukų ir euristinio pajusk - išvenk – junginys kartu su būriavimosi funkcija, kuris užtikrina saugų bepiločių orlaivių skrydžių koordinavimą naudojant minimalų konstrukcinių ir kompiuterinių išteklių kiekį. Tai autoriaus poziciją argumentais grindžiantis straipsnis (angl. position paper), kurio rezultatus numatoma patikrinti kompiuteriniu eksperimentu.
Studentų nubyrėjimo Vilniaus universitete vertinimas taikant mašininio mokymo metodus
Straipsnyje apžvelgiama studentų nubyrėjimo problema. Aptariamos priežastys, panašūs tyrimai šia tema. Atliekama Vilniaus universiteto turimų duomenų analizė apie individualius studentus. Duomenims pritaikomi logistinės regresijos ir k-artimiausių kaimynų klasifikatoriaus modeliai. Palyginus gautus rezultatus, k-artimiausių kaimynų klasifikatorius tiko geriau – tiksliau klasifikavo visus studentus, bei studentus, kurie metė studijas.
Požymių konvertavimo į vaizdus metodų palyginimas kenkėjiškų programų aptikimo efektyvumui gerinti
Straipsnyje palyginami vykdomųjų PE failų požymių konvertavimo į vaizdus metodai. Vykdomųjų failų požymiai gaunami iš kenkėjiškų ir saugių vykdomųjų PE failų, pateiktų PE Malware Machine Learning Dataset duomenų aibėje. Požymių atrankai buvo naudojami pagrindiniai vykdomųjų failų struktūriniai ir elgsenos požymiai, tokie kaip antraštės, sekcijų statistika, dydžio ir entropijos parametrai. Eksperimentiniai tyrimai atlikti naudojant tiesioginius požymių konvertavimo metodus – BIE ir HSV bei netiesioginius konvertavimo metodus, tokius kaip cBIE, IGTD ir LMIGTD. Gauti vaizdai buvo klasifikuojami naudojant konvoliucinį neuroninį tinklą. Eksperimentų rezultatai parodė, kad netiesioginiai metodai leidžia pasiekti aukštesnį kenkėjiškų programų aptikimo tikslumą.
Virtual Reality Simulation Game for Economics Students: Usability Evaluation
This paper presents experiences in the development and usability evaluation of the Erasmus+ project VR-based simulation tools content for developing economics students’ critical thinking, communication, collaboration and creativity skills. The study involved 91 students from 3 countries. The research methodology to determine the relevance of the contentis is based on applying participant method (namely, Event diaries), were Keller‘s ARCS (attention, relevance, confidence, and satisfaction) motivational design model was used as a guiding strategy. In this study content usability: Relevance scored highest (3.64 out of 5), followed by confidence (3.37 out of 5), attention (3.5 out of 5), and content satisfaction (3.04 out of 5).
Decoding An Automobile’s Technical Specification From Its Identification Number
We propose a method for decoding technical vehicle‘s parameters (make, model name, body type etc.) from its identification number. Classification is done for the entire specification at once, thus utilising the underlying dependencies between labels. To achieve the goal, several models were used – nearest neighbours, decision tree, extra trees and random forest classifiers.
A Review of Quantum-Based Diffusion Models in Generative AI
In recent years, the application of generative AI in several areas has been increasing. Concurrently, quantum computing has been advancing at an accelerated pace, unlocking new possibilities across various fields. This article provides an overview of the integration of quantum computing with generative AI, focusing on diffusion model techniques. We explore use cases documented in recent literature, illustrating how quantum computing techniques, when combined with diffusion models, are being leveraged to drive innovation.
Implementing EVM-Based Self-Sovereign Identity to Meet European Digital Identity Compliance for Decentralized Finance
This paper presents an implementation of a Self-Sovereign Identity (SSI) framework using Ethereum-based standards to meet the technical requirements of the European Digital Identity (EUDI) Architecture Reference Framework (ARF). By leveraging ERC-734/ERC-735 standards, the proposed eSSI system enables decentralized key management, verifiable claims, and onchain auditability. A case study on the Sepolia testnet demonstrates functional alignment with EUDI goals, while highlighting the need for enhanced privacy mechanisms such as zero-knowledge proofs for full compliance.
Skatinamojo mokymosi taikymas automobiliui apmokyti sėkmingai pravažiuoti duotu maršrutu
Šiame straipsnyje analizuojamas gilaus skatinamojo mokymosi (DRL) pritaikymas autonominiam automobilio valdymui simuliuotoje 2D lenktynių trasoje. Tyrimo metu lyginami du skirtingi įvesties duomenų tipai: spindulių pagrindu veikianti sistema, naudojanti atstumo iki trasos kraštų matavimus ir automobilio būsenos duomenis, bei vaizdo pagrindu veikianti sistema, apdorojanti aplink automobilį esančius vaizdus. Agentų mokymui naudojamas DDQN algoritmas, o jų veiklos efektyvumas vertinamas pagal nuvažiuotą atstumą. Eksperimentai atliekami su trimis skirtingomis mokymosi strategijomis: pradedant nuo trasos pradžios, pradedant atsitiktinėse trasos vietose ir mokant agentą dviejose skirtingose trasose. Tyrimo tikslas – nustatyti, kaip skirtingi įvesties duomenų tipai ir mokymosi strategijos veikia agentų mokymosi efektyvumą.
Copyright (c) 2025 Oskaras Klimašauskas | Gintautas Dzemyda https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Verslo valdymo sistema – sprendimas efektyvesniam ikimokyklinio ugdymo procesų valdymui
Ikimokyklinio ugdymo įstaigos atlieka svarbų vaidmenį vaikų socialinėje ir akademinėje raidoje, tačiau jų veiklos valdymas neretai susiduria su administraciniais ir organizaciniais iššūkiais. Skaitmenizavimas tampa esminiu įrankiu, padedančiu optimizuoti procesus, palengvinti administracinį darbą ir gerinti ugdymo kokybę. Nepaisant technologinių galimybių, švietimo įstaigos dažnai naudoja nesuderintas sistemas, kurios apsunkina duomenų valdymą ir neefektyviai išnaudoja darbuotojų laiką. Todėl atsiranda poreikis vieningai sistemai, kuri užtikrintų sklandų duomenų mainymąsi ir veiklos valdymą. Šio darbo tikslas – išanalizuoti skaitmenizavimo poveikį ikimokyklinio ugdymo įstaigoms, įvertinti dabartinių informacinių technologijų taikymo efektyvumą ir pasiūlyti vieningos sistemos galimą sprendimą.
„Microsoft Dynamics 365 Business Central“
Debesų šalinimas iš ortografinių nuotraukų naudojant giliuosius generatyvinius tinklus
Debesys daro neigiamą poveikį Žemės stebėjimui ir palydovų užfiksuojamiems vaizdams. Šiame darbe analizuojami metodai, skirti debesų pašalinimui iš RGB (regimosios šviesos) tipo nuotraukų. Tyrimo metu 3 giliaisiais generatyviniais tinklais paremti trukdžių šalinimo metodai – CloudGAN [1], LaMa [2] ir RePaint [3] - pritaikyti debesuotam Vilniaus miesto ortografinių (palydovinių) nuotraukų rinkiniui. Šių modelių sugeneruotos nuotraukos panaudotos trejetų neuroninio tinklo apmokymui. Šalinimo metodų efektyvumui nustatyti apskaičiuotos nuotraukų panašumo metrikos. Geriausiai pasirodė LaMa modelis, pasižymėjęs savo greitaveika, siūlomu funkcionalumu ir aukštais tyrimo rezultatais.
Vilniaus universiteto priėmimo rodiklių analizė ir prognozavimas (XXI a., I ketvirtis)
Aukštasis mokslas yra vienas iš svarbesnių veiksnių, teikiančių ne tik asmeninę naudą, bet ir prisidedančių prie geresnės, sveikesnės visuomenės kūrimo. Lietuvoje aukštojo mokslo prieinamumui išaugus, šalis tapo viena labiausiai išsilavinusių visoje Europos Sąjungoje. Ženklus universitetų studentų skaičius mažėjimas 2021–2022 metais stabilizavosi ir pradėjo rodyti teigiamą dinamiką. Vilniaus universitete, kurį pasirenka didžiausia stojančiųjų į universitetus dalis (2023–2024 metais jį sudarė 42–43 %), nuo 2023 metų priimtųjų studijuoti skaičius tik augo ir 2024 metais Vilniaus universitete studijas pradėjo didžiausias per 2019–2024 metų laikotarpį pirmakursių skaičius. Darbe nagrinėjami Vilniaus universiteto XXI amžiaus pirmo ketvirčio priėmimo rodikliai. Galimų ateities tendencijų įvertinimui bei analizei yra taikomas ARIMA modelis. Prognozės rezultatai rodo, kad stojančiųjų rodiklis išliks stabilus. Taip pat darbe nustatoma, jog ARIMA modelis tiksliau įvertina stojančiųjų skaičių už anksčiau naudotą AR modelį.
Vietinių turistų skaičiaus Lietuvos apgyvendinimo įstaigose prognozavimas naudojant „Google Trends“ duomenis
Šiame darbe į laiko eilučių prognozavimo modelius – sezoninį ARIMA modelį su egzogeniniais kintamaisiais (SARIMAX) ir atraminių vektorių regresiją (AVR) – įtraukiami internetinės paieškos sistemos „Google“ duomenys, siekiant pagerinti modelių tikslumą vietinių turistų skaičiaus Lietuvos apgyvendinimo įstaigose prognozavimui. Nustatyta, jog modeliai, sudaryti naudojant „Google Trends“ duomenis, pasižymi mažesnėmis paklaidomis.
Vertės pokyčio rizikos vertinimas taikant vienmatį režimų pasikeitimo MS–GJR–GARCH kopulos modelį
Vertės pokyčio rizikos rodiklis yra vienas dažniausiai naudojamų pinigų finansų įstaigų sektoriuje galimam nuostoliui vertinti. Šiame darbe pastarasis rodiklis yra vertinamas taikant vienmatį režimų pasikeitimo MS–GJR–GARCH kopulos modelį, kuris modeliuoja ne tik volatilumą bei jo pokytį laike, bet ir atsižvelgia į priklausomybės struktūrą. Nagrinėjant du portfelius prieita prie išvadų, kad labiau diversifikuotam krepšeliui tiksliausiai riziką vertino dviejų režimų MS–GJR–GARCH modelis su asimetriniu Studento–t pasiskirstymu standartizuotoms liekanoms bei Joe kopula, O labiau volatiliam portfeliui – identiškas modelis volatilumui, bet su Gumbel kopula. Rezultatais akcentuojama kopulų svarba rizikos vertinime, išryškinamas kopulų dinamikos modeliavimo poreikis.