Мицель А.А.доктор технических наук, профессор кафедры автоматизированных систем управления, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники; профессор кафедры высшей математики и математической физики, Национальный исследовательский Томский политехнический университет maa@asu.tusur.ru
В статье изложен метод анализа экономических показателей с использованием вейвлетов. С помощью дискретной вейвлет-фильтрации произведена декомпозиция экономического временного ряда, выявлены локальные особенности. На основе вейвлет-преобразований и регрессионного анализа составлен прогноз экономических показателей. Результаты приведены на примере затрат одного из филиалов ООО «Газпром трансгаз Томск».
Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. Вып. 11. С. 1145–1170.
Бессонов В.А. Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода. М.: Институт экономики переходного периода, 2003. 152 с.
Бессонов В.А., Петроневич А.В. Сезонная корректировка как источник ложных сигналов М.: ВШЭ
Бурнаев Е.В. Применение вейвлет-преобразования для анализа экономических временных рядов / Математическое моделирование развивающихся экономических систем // В сб. научн. трудов летней школы по экономико-математическому моделированию ЭКОМОД-2006. Киров: ВятГУ, 2006. С. 95–170.
Бурнаев Е.В., Оленев Н.Н. Мера близости для временных рядов на основе вейвлет- коэффициентов // Тр. XLVIII научн. конф. МФТИ. Долгопрудный: ФУПМ, 2005. С. 108–110.
Витязев В.В. Вейвлет-анализ временных рядов. СПб: СПбГУ, 2001. 58 с.
Воскобойников Ю.Е. Гочаков А.В., Колкер А.Б. .Фильтрации сигналов и изображений: фурье и вейвлет алгоритмы (с примерами в Mathcad): монография. Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2010. 188 с.
Гончаров А.А. Использование вейвлетов при построении моделей объектов управления с нерегулярным измерением выхода // Моделирование систем. 2013. № 1.
Губанов В.А. Выделение тренда из временных рядов макроэкономических показателей // Научые труды ИНПРАН. М.: МАКС Пресс, 2005.
Губанов В.А. Оценка и прогноз конъюнктурных циклов в трендах экономических временных рядов // Науч. тр. ИНПРАН. 2006. Т.4. С. 154–175.
Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Р, 2002. 448 с.
Дьяконов В.П. MATLAB. Обработка сигналов и изображений: cпец. справочник. СПб: Питер, 2002. 608 с.
Короленко П.В., Рыжикова Ю.В., Моделирование и обработка случайных сигналов и структур: учеб. пособие. М.: МГУ, 2012. 67 с.
Огородов А.П. Применение теории вейвлет-преобразования в исследовании финансовых рядов. URL: Link.
Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование: учеб. пособие М.: МЭСИ, 2001. 67 с.
Солодчук А.А. Исследование суточного хода геоакустической эмиссии на озере Микижа в период 2006–2007 гг. URL: Link.
Butter F.A.G. den, Fase M.M.G. Seasonal Adjustment as a Practical Problem. N.-Y.: Elsevier Science Publisher, 1991.
Gomez V., Maravall V. Estimation, Prediction, and Interpolation for Nonstationary Series With the Kalman Filter // Journal of the American Statistical Association. June 1994. Vol. 87. No. 426.
