Адаптивне зважування спостережень у моделях регуляризації при прогнозуванні фінансових часових рядів

Abstract

У роботі запропоновано метод адаптивного зважування спостережень у моделях регуляризації для прогнозування фінансових часових рядів. Підхід базується на використанні схем затухання ваг, що дозволяє враховувати часову динаміку даних і зменшувати вплив застарілої інформації. Проведено експериментальний аналіз ефективності запропонованого підходу та його порівняння з базовими схемами зважування. Отримані результати свідчать про доцільність використання адаптивного зважування для підвищення точності прогнозування фінансових показників.

The paper proposes a method of adaptive weighting of observations in regularization models for forecasting financial time series. The approach is based on weight decay schemes that allow taking into account the temporal dynamics of data and reducing the influence of outdated observations. An experimental analysis of the proposed method is carried out and compared with baseline weighting schemes. The obtained results indicate the effectiveness of adaptive weighting for improving the accuracy of forecasting financial indicators.