Background. The modern financial and economic processes and accompanying risks often exhibit sophisticated patterns, contain non-stationary and non-linear features that require development of special models for their description and forecasting. To solve the problem successfully it is helpful to construct appropriate decision support system using systemic principles. Objective. Development of decision support system architecture and its functional layout for economic and financial processes model constructing with statistical data as well as financial risk estimation. The system should help coping with possible uncertainties and implemented on the basis of modern information technologies. Methods. Mathematical modeling and forecasting techniques for financial and economic process; approaches to financial risks estimation using statistical data. The use of modern information technologies for practical implementation of decision support system. Results. Information technology and decision support system as a practical tool for modeling nonlinear non-stationary processes in economy and finances, as well as financial risk estimation were developed. Experimental results of statistical data processing prove the correctness of the approaches proposed. Conclusions. The systemic methodology is proposed and implemented for constructing decision support system for mathematical modeling and forecasting modern economic and financial processes as well as for financial risk estimation that is based on the following system analysis principles: hierarchical system structure, taking into consideration probabilistic and statistical uncertainties, availability of model adaptation features, generating multiple decision alternatives, and tracking of computational processes at all the stages of data processing with appropriate sets of statistical quality criteria.
Background.Most of the models of financial and economic processes are characterized by considerable computational complexity, and construction of predictions of acceptable quality for the required time horizon -by considerable efforts. Therefore, the development and implementation of effective tools for forecasting the modeling of financial and economic processes are one of the actual and practically meaningful tasks. The paper deals with the modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes in macroeconomics and finance using a methodology based on the principles of system analysis such as hierarchical modeling, consideration of the influence of uncertainties, optimization of the characteristics of models using complex criteria, structural and parametric adaptation. The application of the proposed methodology will improve the quality of forecasting by studying the features of the analyzed process and adapting models to new data, etc. Objective. The purpose of this article is to develop a methodology for predictive modeling of nonstationary processes in finance and macroeconomics using statistical data, as well as its implementation in the corresponding computer system. Methods. The methodology is based on the technologies of preliminary processing of statistical data intended to eliminate possible uncertainties, the use of correlation analysis to evaluate structure of the model and choice of methods for estimating its parameters, calculating forecast estimates and generating alternative solutions. This allows us to objectively evaluate the results obtained at each stage of solving the problem of modeling nonlinear nonstationary processes in macroeconomics and finance. The paper proposes an original methodology for determining the structure of the model and its implementation in the information system for decision support. Results. Appropriate models were built for the selected financial and macroeconomic processes. High quality of the final result of data analysis and forecasting is achieved due to implementation of evaluation of the results obtained using statistical quality criteria at each stage of data processing, modeling and forecasting, and also due to the possibility of adapting models to new data through analysis of statistical characteristics of the processes under study and application of combined criteria for the adequacy of models and quality of estimates of forecasts, and the convenient presentation of intermediate and final results. Conclusions. The proposed methodology is used for forecasting modeling of some macroeconomic and financial processes in Ukraine. The obtained results show that it can be successfully used to solve practical problems of constructing models and prediction of nonlinear nonstationary processes under conditions of uncertainties of various types, which, as a rule, have to be considered during modeling and forecasting on the basis of statistical data.
Об'єктом дослідження є соціально-економічні процеси в контексті структурних перетворень, що відбуваються внаслідок суспільно-політичної кризи в країні. Одним з найбільш проблемних місць є відсутність комплексного дослідження та обґрунтування застосування інструментів прогнозування потенційних загроз у гуманітарній і соціальній сферах та визначення шляхів їх подолання, спрямованих на стабільний та позитивний розвиток національної економіки. В ході дослідження використовувались системний аналіз та елементи теорії систем, методи математичного та економетричного моделювання. Системний аналіз та теорія систем використовуються для вивчення стану та поведінки національної економіки та її підсистем в сучасних умовах невизначеностей та ризиків, характерних для соціальних потрясінь та структурних змін. Методи математичного і статистичного моделювання та теорії прийняття рішень були використані для прогнозування розвитку нестаціонарних нелінійних процесів, що характерні для сучасної української економіки. Розглянуто проблему розробки методів вирішення задач моделювання та оцінки окремих типів ризиків з можливістю застосування альтернативних методів обробки даних, моделювання та оцінки параметрів і станів національної економіки та її складових у сучасних умовах суспільно-політичних перетворень та структурних реформ. Для того, щоб знайти «найкращу» структуру моделі, рекомендується застосувати адаптивні схеми оцінювання, які передбачають автоматичний пошук у визначеному діапазоні параметрів структури моделі (тип розподілу, зменшення розмірності моделі, часові лаги та нелінійності). Запропоновані схеми адаптивної оцінки також допомагають розкрити структурні та параметричні невизначеності. Запропонована загальна методологія призначена для вирішення обраної проблеми прогнозування динамічних процесів та оцінювання кількох видів соціально-економічних та фінансових ризиків з використанням відповідних статистичних даних в комп'ютерних системах підтримки прийняття рішень. Результати дослідження будуть корисними і для інших країн, де відбуваються аналогічні процеси. Ключові слова: адаптивне моделювання, ідентифікація невизначеності, оцінка ризиків, система підтримки прийняття рішень.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.