bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-408Research ArticleСтатьиОЦЕНКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПРОГНОЗИРУЕМОСТИ СТОХАСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВAssessment of Information predictability of stochastic processesОвсянниковА. В.AusiannikauA. V.noemail@neicon.ruБелорусский государственный университетBelarus201503062019015460Copyright © Овсянников А.В., 20192019Овсянников А.В.Ausiannikau A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/408

Приведены необходимые теоретические сведения, обеспечивающие получения алгоритмов параметрической оценки информационной прогнозируемости стохастических процессов. Рассмотрены примеры алгоритмов оценивания информационной прогнозируемости для процессов, описываемых оптимальными разностными схемами, эквивалентными прогностическим моделям в виде стохастических дифференциальных уравнений.

The necessary theoretical information for parameter estimation algorithms informational predictability of stochastic processes. We consider examples of algorithms for estimating the predictability of information for the processes described by the optimal difference schemes, equivalent prognostic models in the form of stochastic differential equations.

информационная прогнозируемостьстохастический процессодношаговая плотность переходаалгоритм оценки прогнозируемостиReferencesОвсянников А.В. // Докл. БГУИР. 2014, № 6 (84). С. 48-54.Овсянников А.В. // Докл. БГУИР. 2014, № 6 (84). С. 48-54.Овсянников А.В., Козел В.М. // Докл. БГУИР. 2014. №. 8 (86). С.Овсянников А.В., Козел В.М. // Докл. БГУИР. 2014. №. 8 (86). С.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М., 2003.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М., 2003.Давнис В.В., Тинякова В.И. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах. Воронеж, 2006.Давнис В.В., Тинякова В.И. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах. Воронеж, 2006.Орлов Ю.Н., Осминин К.П. Нестационарные временные ряды: Методы прогнозирования с примерами анализа финансовых и сырьевых рынков. М., 2011.Орлов Ю.Н., Осминин К.П. Нестационарные временные ряды: Методы прогнозирования с примерами анализа финансовых и сырьевых рынков. М., 2011.Орлов Ю.Н., Осминин К.П. // Информационные технологии и вычислительные системы. 2008. № 3. С. 3-13.Орлов Ю.Н., Осминин К.П. // Информационные технологии и вычислительные системы. 2008. № 3. С. 3-13.Никитин Н.Н., Разевиг В.Д. // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1978. Т 18, № 1. С.106-117.Никитин Н.Н., Разевиг В.Д. // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1978. Т 18, № 1. С.106-117.Цыпкин Я. 3. Информационная теория идентификации. М., 1995.Цыпкин Я. 3. Информационная теория идентификации. М., 1995.Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М., 1979.Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М., 1979.Тартаковский Г.П. Теория информационных систем. М., 2005.Тартаковский Г.П. Теория информационных систем. М., 2005.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.