КИБЕРНЕТИКА И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
Международний научно-теоретический
журнал
Аннотация. Рассмотрена проблема прогнозирования временных рядов цен акций ведущих мировых компаний, которым свойственна долговременная память. Делается предположение, что игнорирование наличия подобной корреляционной структуры временных рядов с применением традиционных методов анализа приводит к появлению значительно большей погрешности, чем учет долговременной памяти при фактическом ее отсутствии. Предполагается, что колебания цен на инструменты финансового рынка описываются процессом Херста, которым моделируют процессы с долговременной памятью. Такой временной ряд не может быть эффективно проанализирован с помощью традиционных стационарных моделей, которые полностью игнорируют этот факт. Ставится задача: с использованием рассматриваемого метода установить наличие долговременной памяти у исходного временного ряда и определить его тип.
Ключевые слова: временные ряды, фрактал, нейронные сети.
Шаташвили Альберт Даниелович,
доктор физ.-мат. наук, профессор Батумского государственного университета имени Шота Руставели, Грузия, 
shatal@bk.ru
Дидманидзе Ибраим Шотаевич,
кандидат физ.-мат. наук, доктор философии, профессор Батумского государственного университета имени Шота Руставели, Грузия, ibraim.didmanidze@bsu.edu.ge; ibraimd@mail.ru
Кахиани Григорий Александрович,
академический доктор информатики, ассоциированный профессор Батумского государственного университета имени Шота Руставели, Грузия, gregory.kakhiani@bsu.edu.ge
Фомина Тамара Александровна,
кандидат физ.-мат. наук, доцент Батумского государственного университета имени Шота Руставели, Грузия, shatal@bk.ru
