A computer based system is proposed for adaptive modeling and forecasting of financial and economic processes, that is constructed with application of system analysis principles. A hierarchical structure of decision making process during forecasts estimation was taken into consideration and the methods were used for describing uncertainties of structural, parametric and statistical nature. To estimate model structure and parameters several mutually supporting estimation techniques were used as well as optimal state estimation procedure for dynamic systems that allowed take into consideration some types of structural and statistical uncertainties. Probabilistic modeling methods make it possible to consider uncertainties of probabilistic type. The problem of short term forecasting for gold price is considered as an example using a set of constructed regression models and Kalman filter for generating optimal estimates of states. The best forecasting results were achieved with optimal filter and autoregression models with trends. Also the models were constructed for conditional variance that provided acceptable quality forecasts for variance (volatility) that could be used for constructing decision making rules in trading operations.

Предложена компьютерная система для адаптивного моделирования и прогнозирования финансово-экономических процессов, построенная с использованием принципов системного анализа. При этом учитывалась иерархическая структура процесса принятия решений при оценивании прогнозов, а также использовались методы описания неопределенностей структурного, параметрического и статистического характера. Использование взаимодополняющих методов оценивания структуры и параметров математических моделей, а также оптимального оценивания состояний динамических систем позволяет учитывать некоторые типы структурных и статистических неопределенностей. Методы вероятностного моделирования дают возможность учитывать неопределенности вероятностного типа. Рассмотрена задача краткосрочного прогнозирования цены на золото с помощью множества построенных регрессионных моделей и фильтра Калмана. Лучшие оценки прогнозов получены с помощью оптимального фильтра и авторегрессионных моделей с трендами. Построены модели для условной дисперсии, обеспечивающие приемлемые по качеству оценки прогнозов дисперсии (волатильности), которые можно использовать для построения правил принятия решений при выполнении торговых операций на бирже.

Запропоновано комп’ютерну систему адаптивного моделювання і прогнозування фінансово-економічних процесів із застосуванням принципів системного аналізу. При цьому враховувалася ієрархічність процесу прийняття рішень при оцінюванні прогнозів, а також застосовувались методи опису і врахування невизначеностей структурного, параметричного і статистичного характеру. Використання взаємодоповнювальних методів оцінювання структури і параметрів математичних моделей, а також оптимального оцінювання станів динамічних систем дає можливість врахувати деякі типи статистичних невизначеностей. Методи імовірнісного моделювання забезпечують урахування невизначеностей імовірнісного типу. Розглянуто задачу короткострокового прогнозування ціни на золото з використанням множини регресійних моделей і фільтра Калмана для отримання оптимальних оцінок стану процесу формування цін. Кращі результати прогнозування отримано з використанням оптимального фільтра за моделями, які враховують авторегресійні складові і тренди процесу. Побудовано моделі умовної дисперсії, які забезпечують прийнятні за якістю оцінки прогнозів дисперсії (волатильності), придатні для прийняття рішень при виконанні торгових операцій на біржі.