Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139121| Название: | Residual-based regime detection using local walk-forward autoregressive models |
| Авторы: | Khalil, M. E. T. |
| Научный руководитель: | Aksenov, Andrey Vladimirovich |
| Ключевые слова: | финансовые рынки; остаточный анализ; временные ряды; regime detection; financial markets; residual analysis; time series |
| Дата публикации: | 2026 |
| Издатель: | Томский политехнический университет |
| Библиографическое описание: | Khalil, M. E. T. Residual-based regime detection using local walk-forward autoregressive models / Khalil M. E.T., Aksenov S. V. // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XXIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 18-20 февраля 2026 г., Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2026. — С. 496-500. |
| Аннотация: | Financial markets are non-stationary, causing forecasting models to fail intermittently. This paper proposes a walk-forward ARIMAX framework where residual dynamics, rather than forecasts alone, are used to detect regime changes. Empirical results on hourly XAUUSD data demonstrate that normalized forecast errors provide informative, model-aware regime signals |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139121 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| conference_tpu-2026-C04_p496-500.pdf | 353,41 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons
