Розроблено інформаційні технології для моделювання та прогнозування розвитку нестаціонарних гетероскедастичних процесів на основі статистичних даних. Досліджено підвищення адекватності математичних моделей нестаціонарних процесів та якості прогнозів волатильності. Проаналізовано відомі структури моделей та методів їх побудови, що створило основу для подальшої розробки математичних моделей для прогнозування волатильності й оцінювання фінансових ризиків. Розроблено нові структури моделей для підвищення якості оцінок прогнозів волатильності. Запропоновано гібридний метод структурного та параметричного синтезу моделей на основі МГУА-нейронних мереж з використанням еволюційних обчислень для розв'язання задачі прогнозування нестаціонарних часових рядів. Досліджено збіжність оцінок, одержаних за допомогою фільтра Калмана з використанням запропонованої аналітичної процедури.

• Кожухівська Ольга Андріївна (фізико-математичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"