Системный подход к прогнозированию

Проблематика. Для подальшого підвищення якості прогнозування динаміки розвитку фінансово-економічних процесів (ФЕП) необхідно розробляти нові методи та підходи в межах сучасних концепцій створення інформаційних систем підтримки прийняття рішень (СППР). Мета дослідження. Головна мета дослідження: розглянути принципи системного аналізу, що можуть бути використані для розв’язання задачі короткострокового прогнозування; розробити ефективну систему обробки даних, яка ґрунтується на принципах системного аналізу, реалізованих у СППР; проаналізувати можливі типи невизначеностей, що трапляються при побудові математичних моделей та оцінюванні прогнозів, а також запропонувати методи їх опису і врахування у процесі обробки даних. Методика реалізації. При створенні СППР для прогнозування ФЕП та оцінювання фінансових ризиків використано такі принципи системного аналізу: ієрархічність архітектури системи; ідентифікація та обробка можливих невизначеностей; обчислення альтернативних рішень і супроводження обчислювальних процедур на всіх етапах виконання обчислень. СППР має модульну архітектуру, яку можна розширювати новими функціями, що стосуються попередньої обробки даних, оцінювання параметрів моделей, обчислення оцінок прогнозів та можливих ризиків фінансових втрат. Результати дослідження. Основним результатом дослідження є системна методологія моделювання ФЕП, яка реалізована в межах запропонованої СППР. Висока якість остаточних результатів досягається завдяки супроводженню обчислювальних процесів за допомогою належних множин статистичних критеріїв. Наведено приклад математичного моделювання й оцінювання фінансового ризику. Отримані результати свідчать, що запропонований системний підхід має хороші перспективи для практичного використання. Висновки. Запропоновано системний підхід до математичного моделювання і прогнозування ФЕП та оцінювання фінансового ризику. Застосування цього підходу дає можливість отримувати високоякісні оцінки прогнозів на основі статистичних даних.Background. Further enhancement of forecasts quality for dynamics of financial and economic processes requires development of new techniques and approaches in the frames of modern concepts for constructing informational decision support systems (DSS). Objective. The main purpose of the study is as follows: to consider system analysis principles that are suitable for solving the problem of short-term forecasting; to develop effective data processing system that implements the system analysis principles selected in the frames of DSS; to analyze possible types of uncertainties that are encountered in model constructing and forecasts estimating, and to propose the methods for their description and taking into consideration. Methods. To develop DSS for forecasting financial and economic processes and estimation of financial risks the following system analysis principles were hired: hierarchical architecture, the possibilities for identification and processing possible uncertainties, alternatives computing, and tracking the computational procedures for all stages of data processing. The system developed provides possibilities for taking into consideration statistical and parametric uncertainties. The DSS proposed has a modular architecture that could be easily expanded with new functions like preliminary data processing, model parameters estimation, and procedures for computing forecasts and financial risks. Results. The main result of the study is systemic methodology of mathematical modeling financial and economic processes, that has been implemented in the frames of the DSS proposed. High quality of final results is achieved thanks to appropriate tracking of all computations using several sets of statistical quality criteria. An example is given for mathematical modeling, estimation and forecasting of financial risk. The results of estimation show that the systemic approach proposed has good perspectives for its practical use. Conclusions. Thus, we proposed a systemic approach to mathematical modeling and forecasting financial and economic processes as well as estimation of financial risk. The use of the approach provides possibilities for computing estimate forecasts of high quality using statistical data.Проблематика. Для дальнейшего повышения качества прогнозирования динамики развития финансово-экономических процессов (ФЭП) необходимо разрабатывать новые методы и подходы в рамках современных концепций создания информационных систем поддержки принятия решений (СППР). Цель исследования. Главная цель исследования: рассмотреть принципы системного анализа, которые могут быть использованы для решения задачи краткосрочного прогнозирования; разработать эффективную систему обработки данных, которая базируется на принципах системного анализа, реализованных в СППР; проанализировать возможные типы неопределенностей, встречающихся при построении математических моделей и оценивании прогнозов, а также предложить методы их описания и учета в процессе обработки данных. Методика реализации. При создании СППР для прогнозирования ФЭП и оценивания финансовых рисков использованы такие принципы системного анализа: иерархичность архитектуры системы, идентификация и обработка возможных неопределенностей, получение альтернативных решений и сопровождение вычислительных процедур на всех этапах выполнения вычислений. СППР имеет модульную архитектуру, которая легко расширяется новыми функциями предварительной обработки данных, оценивания параметров, а также процедурами вычисления оценок прогнозов и возможных рисков финансовых потерь. Результаты исследования. Основным результатом исследования является системная методология моделирования ФЭП, которая реализована в рамках предложенной СППР. Высокая точность окончательных результатов достигается благодаря сопровождению вычислительных процессов с помощью соответствующих множеств статистических критериев. Приведен пример математического моделирования и оценивания финансового риска. Полученные результаты свидетельствуют о том, что предложенный системный поход имеет хорошие перспективы для практического использования. Выводы. Предложен системный подход к математическому моделированию и прогнозированию ФЭП, а также к оцениванию финансовых рисков. Применение этого подхода дает возможность получать высококачественные оценки прогнозов на основе статистических данных

Frequency response modeling and control of flexible structures: Computational methods

The dynamics of vibrations in flexible structures can be conventiently modeled in terms of frequency response models. For structural control such models capture the distributed parameter dynamics of the elastic structural response as an irrational transfer function. For most flexible structures arising in aerospace applications the irrational transfer functions which arise are of a special class of pseudo-meromorphic functions which have only a finite number of right half place poles. Computational algorithms are demonstrated for design of multiloop control laws for such models based on optimal Wiener-Hopf control of the frequency responses. The algorithms employ a sampled-data representation of irrational transfer functions which is particularly attractive for numerical computation. One key algorithm for the solution of the optimal control problem is the spectral factorization of an irrational transfer function. The basis for the spectral factorization algorithm is highlighted together with associated computational issues arising in optimal regulator design. Options for implementation of wide band vibration control for flexible structures based on the sampled-data frequency response models is also highlighted. A simple flexible structure control example is considered to demonstrate the combined frequency response modeling and control algorithms

Краткосрочное прогнозирование макроэкономических процессов при помощи регрессионных и вероятностных моделей

Проблематика. На сьогодні існує проблема побудови високоякісних математичних моделей для короткострокового прогнозування макроекономічних процесів. Найчастіше для розв’язання цієї задачі застосовують регресійні моделі, але разом із тим створюються альтернативні ймовірнісні моделі, які демонструють високу якість прогнозування в умовах наявності невизначеностей різної природи і типів. Мета дослідження. Виконати аналіз поточної економічної ситуації в Україні з використанням статистичних даних; побудувати регресійні моделі для короткострокового прогнозування вибраних макроекономічних процесів; розробити узагальнену методику побудови ймовірнісних моделей у формі байєсівських мереж і побудувати мережеві моделі для прогнозування макроекономічних процесів; виконати обчислювальні експерименти з метою оцінювання структури і параметрів моделей та порівняти отримані результати прогнозування. Методика реалізації. Для розв’язання поставлених задач використано регресійний аналіз і методику побудови ймовірнісних моделей у формі байєсівських мереж із застосуванням статистичних даних і експертних оцінок. Запропоновано узагальнену багатокрокову методику побудови байєсівських мереж на основі статистичних даних і апріорної інформації. Результати дослідження. Побудовані регресійні моделі для індексу споживчих цін та валового внутрішнього продукту на основі фактичних даних в окремих випадках не забезпечують бажаної якості оцінок прогнозів. Для прогнозування напряму розвитку ВВП також побудовано моделі у формі байєсівських мереж. Такі моделі виявились кращими, ніж множинна регресія, вони забезпечують прийнятні оцінки ймовірностей для визначення напряму розвитку ВВП. Висновки. Показано, що застосування регресійних моделей для опису макроекономічних процесів перехідної економіки не завжди забезпечує результати прогнозування необхідної якості. Це можна пояснити численними неринковими факторами, які впливають на розвиток економіки. Створені ймовірнісні моделі у формі байєсівських мереж дають можливість обчислити обґрунтовані високоякісні оцінки прогнозів напряму руху ВВП в Україні.Background. Today there is a problem of constructing high quality mathematical models for short-term forecasting of macroeconomic processes. The most often approach used for solving the problem is based on regression models though there are also developed competitive probabilistic models that exhibit high forecasting quality in conditions of uncertainties of various kind and nature. Objective. To perform analysis of current economic situation in Ukraine using statistical data; to construct regression models suitable for short-term forecasting of macroeconomic processes selected; to provide a generalized methodology for constructing probabilistic models in the form of Bayesian networks and to construct appropriate network models for macroeconomic processes; to perform necessary computational experiments aiming to model parameter estimation and compare quality of generated forecasts. Methods. To solve the problems stated two basic approaches to construct mathematical models are hired: regression analysis and Bayesian networks constructing using statistical data and expert estimates. A generalized multistep methodology is developed for Bayesian belief networks constructing that uses statistical data and other possible prior information. Results. The models resulted from regression analysis of actual data provide a possibility for generating short-term forecasts of GDP though not always of high quality. Another model was constructed in the form of a Bayesian network. The model turned out to be better than the multiple regression, it provides quite good estimates for probabilities of GDP growth direction. Conclusions. It was shown that application of regression models for describing macroeconomic processes of economy in transition not always finalizes with positive results. This can be explained by numerous out-of-market events (factors) that influence development of the economy. The short-term forecasting results obtained in this case are not always of high quality though quite acceptable. On the other hand probabilistic models such as Bayesian networks provide a possibility for obtaining well substantiated probabilistic estimates for the direction of GDP growth in Ukraine. A substantial advantage of the simple heuristic method used for constructing BN is in its transparency and small number of computing operations.Проблематика. Сегодня существует проблема построения высококачественных математических моделей для краткосрочного прогнозирования макроэкономических процессов. Чаще всего для решения этой задачи используют регрессионные модели, но вместе с тем разрабатываются альтернативные вероятностные модели, которые демонстрируют высокое качество прогнозирования в условиях наличия неопределенностей различной природы и типов. Цель исследования. Выполнить анализ текущей экономической ситуации в Украине с использованием статистических данных; построить регрессионные модели для краткосрочного прогнозирования макроэкономических процессов; представить обобщенную методику построения вероятностных моделей в форме байесовских сетей и построить сетевые модели для прогнозирования макроэкономических процессов; выполнить вычислительные эксперименты с целью оценивания структуры и параметров моделей и сравнить полученные результаты прогнозирования. Методика реализации. Для решения поставленных задач применены регрессионный анализ и методика построения моделей в форме байесовских сетей с использованием статистических данных и экспертных оценок. Предложена обобщенная многошаговая методика построения байесовских сетей на основе статистических данных и априорной информации. Результаты исследования. Построенные регрессионные модели для индекса потребительских цен и валового внутреннего продукта на основе фактических данных в отдельных случаях не обеспечивают желаемое качество оценок прогнозов. Для прогнозирования направления развития ВВП также построены модели в форме байесовских сетей. Эти модели оказались лучшими, чем множественная регрессия, они обеспечивают приемлемые оценки вероятностей для определения направления развития ВВП. Выводы. Показано, что применение регрессионных моделей для описания макроэкономических процессов переходной экономики не всегда обеспечивает результаты прогнозирования приемлемого качества. Это можно объяснить многочисленными нерыночными факторами, которые влияют на развитие экономики. Созданные вероятностные модели в форме байесовских сетей дают возможность получить обоснованные высококачественные оценки прогнозов направления движения ВВП в Украине

Modelling Housing Prices using a Present Value State Space Model

This paper introduces a State Space approach to explain the dynamics of rent growth, expected returns and Price-Rent ratio in housing markets. According to the present value model, movements in price to rent ratio should be matched by movements in expected returns and expected rent growth. The state space framework assume that both variables follow an autoregressive process of order one. The model is applied to the US and UK housing market, which yields series of the latent variables given the behaviour of the Price-Rent ratio. Resampling techniques and bootstrapped likelihood ratios show that expected returns tend to be highly persistent compared to rent growth. The Öltered expected returns is considered in a simple predictability of excess returns model with high statistical predictability evidenced for the UK. Overall, it is found that the present value model tends to have strong statistical predictability in the UK housing markets

An Interview with William A. Brock

William A. Brock has taught in the Departments of Economics at the University of Rochester, Cornell University, and the University of Chicago, before moving to the University of Wisconsin, Madison, where he is now Vilas Research Professor of Economics. He has also been an External Professor at the Santa Fe Institute since 1989. His many awards include election as a Fellow of the Econometric Society in 1974, a Fellow of the American Academy of Arts and Sciences in 1992, and as a Member of the National Academy of Sciences in 1998. His over 100 invited lectures include presentations in Poland, Belgium, France, Mexico, Canada, Japan, Australia, England, Sweden, Norway, and Australia. Brock has been a leading contributor to the development of methods of intertemporal equilibrium analysis in the areas of growth theory, monetary theory, and finance. More recently, he has played a crucial role in the development of new methods for the analysis of nonlinear dynamics in macroeconomics and finance, and models of expectations that relax the assumption of rational expectations. I interviewed Buz in the faculty cafeteria near the Social Science Research Institute building, on the Madison campus of the University of Wisconsin, on October 22, 1998. Our interview was interrupted when he had to go to teach, and then was finished by phone on December 11, 1998. The transcript that follows does little justice to the liveliness of Buz’s conversation, mainly because of my inability to transcribe the animated facial expressions and hand gestures that made the mathematical references more concrete. I have added several footnotes to the transcript, identifying some of the published sources that were mentioned during our conversation

Liquid Transport Pipeline Monitoring Architecture Based on State Estimators for Leak Detection and Location

This research presents the implementation of optimization algorithms to build auxiliary signals that can be injected as inputs into a pipeline in order to estimate —by using state observers—physical parameters such as the friction or the velocity of sound in the fluid. For the state estimator design, the parameters to be estimated are incorporated into the state vector of a Liénard-type model of a pipeline such that the observer is constructed from the augmented model. A prescribed observability degree of the augmented model is guaranteed by optimization algorithms by building an optimal input for the identification. The minimization of the input energy is used to define the optimality of the input, whereas the observability Gramian is used to verify the observability. Besides optimization algorithms, a novel method, based on a Liénard-type model, to diagnose single and sequential leaks in pipelines is proposed. In this case, the Liénard-type model that describes the fluid behavior in a pipeline is given only in terms of the flow rate. This method was conceived to be applied in pipelines solely instrumented with flowmeters or in conjunction with pressure sensors that are temporarily out of service. The design approach starts with the discretization of the Liénard-type model spatial domain into a prescribed number of sections. Such discretization is performed to obtain a lumped model capable of providing a solution (an internal flow rate) for every section. From this lumped model, a set of algebraic equations (known as residuals) are deduced as the difference between the internal discrete flows and the nominal flow (the mean of the flow rate calculated prior to the leak). The residual closest to zero will indicate the section where a leak is occurring. The main contribution of our method is that it only requires flow measurements at the pipeline ends, which leads to cost reductions. Some simulation-based tes

Metadata Schema x-econ Repository

Since May 2017, the x-hub project partners OVGU Magdeburg, University of Vienna, and GESIS dispose of a new repository, called x-econ (https://x-econ.org). The service is dedicated to all experimental economics research projects to disseminate user-friendly archiving and provision of experimental economics research data. The repository x-econ contains all necessary core functionalities of a modern repository and is in a continuous optimization process aiming at functionality enhancement and improvement. x-econ is also one pillar of the multidisciplinary repository x-science (https://x-science.org). The present documentation, which is primarily based on the GESIS Technical Reports on datorium 2014|03 and da|ra 4.0, lists and explains the metadata elements, used to describe research information

An Adaptive Nonparametric Modeling Technique for Expanded Condition Monitoring of Processes

New reactor designs and the license extensions of the current reactors has created new condition monitoring challenges. A major challenge is the creation of a data-based model for a reactor that has never been built or operated and has no historical data. This is the motivation behind the creation of a hybrid modeling technique based on first principle models that adapts to include operating reactor data as it becomes available. An Adaptive Non-Parametric Model (ANPM) was developed for adaptive monitoring of small to medium size reactors (SMR) but would be applicable to all designs. Ideally, an adaptive model should have the ability to adapt to new operational conditions while maintaining the ability to differentiate faults from nominal conditions. This has been achieved by focusing on two main abilities. The first ability is to adjust the model to adapt from simulated conditions to actual operating conditions, and the second ability is to adapt to expanded operating conditions. In each case the system will not learn new conditions which represent faulted or degraded operations. The ANPM architecture is used to adapt the model\u27s memory matrix from data from a First Principle Model (FPM) to data from actual system operation. This produces a more accurate model with the capability to adjust to system fluctuations. This newly developed adaptive modeling technique was tested with two pilot applications. The first application was a heat exchanger model that was simulated in both a low and high fidelity method in SIMULINK. The ANPM was applied to the heat exchanger and improved the monitoring performance over a first principle model by increasing the model accuracy from an average MSE of 0.1451 to 0.0028 over the range of operation. The second pilot application was a flow loop built at the University of Tennessee and simulated in SIMULINK. An improvement in monitoring system performance was observed with the accuracy of the model improving from an average MSE of 0.302 to an MSE of 0.013 over the adaptation range of operation. This research focused on the theory, development, and testing of the ANPM and the corresponding elements in the surveillance system