МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ НА ОСНОВІ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ПОЛІНОМІАЛЬНОЇ ЕКСТРАПОЛЯЦІЙНОЇ ПОСЛІДОВНОСТІ

Анотація

Прогнозування часових рядів є важливою задачею інтелектуального аналізу даних, особливо в умовах коротких вибірок, локальної нестаціонарності, шуму та підвищеної чутливості до зовнішніх збурень. Такі властивості характерні, зокрема, для фінансових часових рядів, де на малих інтервалах спостереження поєднуються локальні тренди, випадкові коливання та різкі зміни динаміки. Одним із перспективних підходів до короткострокового прогнозування є поліноміальна екстраполяція. Проте використання поліномів різного порядку для одного й того самого фрагмента ряду формує множину альтернативних прогнозних значень, що ускладнює вибір підсумкового прогнозу.

У роботі запропоновано метод короткострокового прогнозування на основі кластеризації значень поліноміальної екстраполяційної послідовності. Для фрагмента часового ряду формується послідовність поліноміальних прогнозів  у заданому діапазоні порядків, після чого до множини цих значень застосовується кластерний аналіз. Для виділення домінантної області прогнозів використано метод найщільнішого інтервалу та алгоритм DBSCAN, а фінальне прогнозне значення визначається як центральна характеристика знайденого кластера. Ефективність запропонованого підходу порівнюється з методом прогнозування на основі усереднення поліноміальної екстраполяційної послідовності.

Експериментальні дослідження проведено на детермінованих функціях, стохастичних послідовностях та реальних внутрішньоденних біржових даних акцій Netflix за параметром Close. Встановлено, що послідовність поліноміальних прогнозів має внутрішню структуру у вигляді локальних екстремумів, інтервалів концентрації та віддалених значень, що обґрунтовує доцільність її кластеризації. Наукова новизна роботи полягає в уточненні механізму вибору елементів PPS шляхом переходу від індексного усереднення до структурного аналізу просторового групування прогнозних значень. Практична значущість полягає у підвищенні стійкості короткострокового прогнозування фінансових часових рядів.