vestifmИзвестия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наукProceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physics and Mathematics Series1561-24302524-2415The Republican Unitary Enterprise Publishing House "Belaruskaya Navuka"vestifm-63Research ArticleМАТЕМАТИКАMATHEMATICSАНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ С НЕОДНОРОДНОЙ СТРУКТУРОЙ В СЛУЧАЕ СКРЫТОЙ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ СОСТОЯНИЙANALYSIS OF MULTIVARIATE STATISTICAL MODELS WITH HETEROGENEOUS STRUCTURE IN THE CASE OF HIDDEN MARKOV DEPENDENCE OF THE STATEМалюгинВ. И.MaluginV. I.НовопольцевА. Ю.NovopoltsevA. Yu.Белорусский государственный университет, МинскBelarusian State University, Minsk201517052016022636Copyright © Малюгин В.И., Новопольцев А.Ю., 20162016Малюгин В.И., Новопольцев А.Ю.Malugin V.I., Novopoltsev A.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestifm.belnauka.by/jour/article/view/63

Для моделей векторной авторегрессии с неоднородной эндогенно-экзогенной структурой и марковскими переключениями состояний предлагается EM-алгоритм расщепления смесей распределений авторегрессионных наблюдений, а также алгоритм дискриминантного анализа вновь поступающих наблюдений. Точность алгоритмов исследуется по- мощью компьютерного моделирования.

For vector autoregressive model with heterogeneous endogenous-exogenous structure and Markov switching states we propose the EM-algorithm for mixture decomposition, as well as discriminant analysis algorithm for classification of new observations. Accuracy of the algorithms is examined by means of computer simulation experiments.

ReferencesHamilton J. D. // New Palgrave Dictionary of Economics. 2nd Edition. Basingstoke, 2008. P. 1755–1804.Hamilton J. D. // New Palgrave Dictionary of Economics. 2nd Edition. Basingstoke, 2008. P. 1755–1804.Sims C. A., Waggoner. D. F., Zha T. // J. of Econometrics. 2008. Vol. 146 (2). P. 255–274.Sims C. A., Waggoner. D. F., Zha T. // J. of Econometrics. 2008. Vol. 146 (2). P. 255–274.Perron P. // Palgrave handbook of econometrics. Basingstoke, 2006. Vol. 1: Econometric Theory. P. 278–352.Perron P. // Palgrave handbook of econometrics. Basingstoke, 2006. Vol. 1: Econometric Theory. P. 278–352.Малюгин В. И. Методы анализа многомерных эконометрических моделей с неоднородной структурой. Минск, 2014.Малюгин В. И. Методы анализа многомерных эконометрических моделей с неоднородной структурой. Минск, 2014.Hamilton J. D. // Econometrica. 1989. Vol. 57 (2). P. 357–384.Hamilton J. D. // Econometrica. 1989. Vol. 57 (2). P. 357–384.Малюгин В. И., Харин Ю. С. // Автоматика и телемеханика. 1986. № 7. С. 61–69.Малюгин В. И., Харин Ю. С. // Автоматика и телемеханика. 1986. № 7. С. 61–69.Малюгин В. И. // Информатика. 2008. № 3 (19). С. 17-28.Малюгин В. И. // Информатика. 2008. № 3 (19). С. 17-28.Малюгин В. И. // Информатика. 2008. № 4 (20). С. 79-88. 9. Малюгин В. И. // Изв. НАН Беларуси. Сер. 1, Физика. Математика. Информатика. 2013. № 3. С. 43–53.Малюгин В. И. // Информатика. 2008. № 4 (20). С. 79-88. 9. Малюгин В. И. // Изв. НАН Беларуси. Сер. 1, Физика. Математика. Информатика. 2013. № 3. С. 43–53.Droumaguet M. Markov-Switching Vector Autoregressive Models: Monte Carlo Experiment, Impulse Response Analysis, and Granger-Causal Analysis : thesis of Doctor of Economics. Florence, 2012.Droumaguet M. Markov-Switching Vector Autoregressive Models: Monte Carlo Experiment, Impulse Response Analysis, and Granger-Causal Analysis : thesis of Doctor of Economics. Florence, 2012.Bilmes J. A. A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models: Technical Report. Berkeley, 1998.Bilmes J. A. A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models: Technical Report. Berkeley, 1998.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ: пер. с англ. М., 1963.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ: пер. с англ. М., 1963.Харин Ю. С. Робастность в статистическом распознавании образов. Минск, 1992.Харин Ю. С. Робастность в статистическом распознавании образов. Минск, 1992.Беллман Р. Динамическое программирование. М., 1960.Беллман Р. Динамическое программирование. М., 1960.Малюгин В. И. // Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития: материалы Междунар. конф.: в 3 т. Минск, 2014. Т. 1. С. 122–133.Малюгин В. И. // Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития: материалы Междунар. конф.: в 3 т. Минск, 2014. Т. 1. С. 122–133.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.