Моделирование в классе систем авторегрессионных уравнений в условиях структурной неопределенности

Abstract

Для моделювання в класі систем авторегресійних рівнянь розроблено системний критерій регулярності методу групового урахування аргументів з розбиттям спостережень на навчальні й перевірні підвибірки. Доведено існування оптимальної множини регресорів. Встановлено умову редукції оптимальної системи регресійних рівнянь, що залежить від параметрів системи авторегресійних рівнянь та обсягів вибірок.For modeling in a class of autoregression equations systems the system criterion of regularity of Group Method of Data Handling with subdividing of observations into training and testing subsamples is offered. It is proved, that the optimum set of regressors exists. The condition of a reduction of optimum system of autoregression equations is obtained. This condition depends on parameters of autoregression equations system and the size of samples.