DOI: 10.25136/2409-8647.2020.1.29404

Аннотация: Предметом исследования является модель развития производства, описывающая зависимость текущих объемов выпуска от ранее сделанных инвестиций и интенсивности износа производственных мощностей. Инвестиционный процесс характеризуется запаздыванием между моментом вложения, фактической отдачей и ее продолжительностью, постепенным снижением уровня отдачи и дискретностью вложений. При моделировании использована замена дискретных инвестиций интегралом, что приводит к интегро-дифференциальному уравнению и при необременительных предположениях к нелинейному обыкновенному дифференциальному уравнению второго порядка или их системе, решения которой дают негармонические колебания на фоне апериодического тренда. В качестве метода анализа соответствия модельных данных фактической динамике развития производства использовалось численное решение возникающих дифференциальных уравнений. Сопоставление модельных данных с известной статистикой показывает их адекватность происходящим экономическим процессам. Статистические данные содержат шумовую составляющую, в качестве которой выступают различные экономические и политические факторы, что принципиально ограничивает точность прогнозирования. Различия в длине периодов колебаний по отраслям затрудняет анализ поведение экономики в целом. В то же время прогноз кризисных явлений, возникающих при наложении фаз отраслевых колебаний, может быть осуществлен с достаточным уровнем точности.

DOI: 10.25136/2644-5522.2019.1.27031

Аннотация: В статье рассматривается методика оценки шумовой компоненты во временных рядах с переменным шагом, ее обоснование и предлагается алгоритм удаления шума из данных. Анализ строится на основе требования гладкости функции, представляющей исходные данные и имеющей непрерывные производные до третьего порядка. Предлагаемая методика и алгоритмы оценки и устранения шума в данных в предположении о гладкости, представляемой ими функции, позволяют обоснованно определить как абсолютного, так и относительного шума в данных вне зависимости от равномерности шага измерений в исходных данных уровень шума в данных, удалить из данных шумовую компоненту. Алгоритм решения задачи основан на минимизации отклонений рассчитываемых значений от гладкой функции при условии соответствия отклонений от исходных данных уровню шума. Предлагаемая методика и алгоритмы оценки и устранения шума в данных в предположении о гладкости, представляемой ими функции, позволяют обоснованно определить как абсолютный, так и относительный шум в данных вне зависимости от равномерности шага измерений в исходных данных и их зашумленности, удалить из данных шумовую компоненту. Учитывая гладкость данных, получаемых в результате устранения шума, данные полученные удалением шума пригодны для выявления в них как аналитических, так и дифференциальных зависимостей

DOI: 10.25136/2644-5522.2018.6.27069

Аннотация: Предметом исследования является методика оценки шумовой компоненты во временных рядах и ее удаление, выделение тренда и колебаний c различными периодами, вводится понятие Т-ε и Т-h-ε почти периодов для конечных рядов. В основу анализа положено требование гладкости функции, представляющей исходные данные и имеющей производные до четвертого порядка включительно и выделение почти периодов на основе функций типа Альтера – Джонсона. Отдельно выделяется тренд длины периодов, выявленных в данных ряда колебаний. Алгоритм решения задачи основан на минимизации отклонений рассчитываемых значений от гладкой функции при условии соответствия отклонений от исходных данных уровню шума. Для выявления колебательной составляющей и тренда почти периодов используется модифицированная функция Альтера – Джонсона. Предлагаемая методика и алгоритмы оценки и устранения шума в данных позволяют обоснованно определить уровень шума в данных, удалить из данных шумовую компоненту, выявить почти периоды в данных в смысле введенных в статье определений, выделить в данных трендовую и колебательную составляющие, выявить, при необходимости, тренд изменения почти периодов.