ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Определение оптимальных параметров модели экспоненциального сглаживания временного ряда для прогнозирования валютного курса

Читать Пилюгина А.В., Бойко А.А. Определение оптимальных параметров модели экспоненциального сглаживания временного ряда для прогнозирования валютного курса // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2016. — №1. — Стр. 114-127.

Пилюгина А.В. - кандидат экономических наук, доцент, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана, 105005, Российская Федерация, г. Москва, ул. 2-ая Бауманская, 5/1, pilyuginaanna@mail.ru

Бойко А.А. - аспирант, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана, 105005, Российская Федерация, г. Москва, ул. 2-ая Бауманская, 5/1, boiko_andrew@mail.ru

Выполнен анализ процедуры экспоненциального сглаживания временного ряда с использованием моделей Брауна и Хантера. Поставлены задачи оптимизации следующих объектов: вида модели; параметра сглаживания ; числа первых членов ряда, участвующих в формировании начального значения. В качестве исходных данных использован курс доллара США и единой европейской валюты к российскому рублю с 01 января 2009 г. по 31 декабря 2015 г. Помимо ежедневных значений были рассмотрены 3 производных временных ряда: среднемесячных значений; с отсутствующими значениями, замененными предыдущими значениями; с интерполированием отсутствующих значений по известным соседним значениям. В качестве критерия оптимизации использованы следующие объекты: квадрат средней квадратичной ошибки (MSE), средняя квадратичная ошибка (RMSE), средняя относительная ошибка прогноза (MAPE). Показано, что модель Хантера обеспечивает меньшую относительную ошибку прогноза. Оптимальным значением параметра сглаживания для этой модели в большинстве случаев является «1», а для формирования начального значения следует усреднить 10 первых членов ряда. Показана целесообразность поиска по сетке для определения оптимальных параметров модели экспоненциального сглаживания.

Ключевые слова: валютный курс, прогнозирование, временной ряд, экспоненциальное сглаживание, модель Брауна, модель Хантера, параметр сглаживания, поиск на сетке, квадрат средней квадратичной ошибки (MSE), средняя квадратичная ошибка (RMSE), средняя относительная ошибка п