Mathematical Modeling And Computing. – 2021. – Vol. 8, No. 4

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/60431

Науковий журнал

Засновник і видавець Національний університет «Львівська політехніка», Центр математичного моделювання Інституту прикладних проблем механіки і математики імені Я. С. Підстригача НАН України. Виходить двічі на рік з 2014 року.

Mathematical Modeling and Сomputing : [the scientific-technical journal] / Lviv Politechnic National University, Centre of mathematical Modeling of IAPMM hamed after Ya. S. Pidstryhach Ukrainian National Academy of Sciences ; editor-in-chief Yuriy Bobalo. – Lviv, 2021. – Volume 8, number 4. – 288 p. : il.

Зміст


573
584
601
616
627
638
646
658
665
678
691
705
716
726
736
747
761
770
783
797
807
821
830
842
855

Content (Vol. 8, No 4)


573
584
601
616
627
638
646
658
665
678
691
705
716
726
736
747
761
770
783
797
807
821
830
842
855

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Use of Data Mining in the prediction of risk factors of Type 2 diabetes mellitus in Gulf countries
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Бутаеб, В.; Бадауї, М.; Аль Алі, Х.; Бутаеб, А.; Ламлілі, М.; Boutayeb, W.; Badaoui, M.; Al Ali, H.; Boutayeb, A.; Lamlili, M.; Університет Мохаммеда Першого; Еміратський авіаційний університет; University Mohammed First; Emirates Aviation University
    Поширеність діабету в країнах Перської затоки значно зростає через різні фактори ризику, такі як: ожиріння, нездорове харчування, фізична бездіяльність та куріння. Метою цього дослідження є використання засобів добування даних та інтелектуального аналізу даних для визначення різних факторів ризику розвитку цукрового діабету другого типу (ЦД2) у країнах Перської затоки на основі бази даних Gulf COAST.
  • Thumbnail Image
    Item
    On the computational estimation of high order GARCH model
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Сеттар, А.; Фатмі, Н. І.; Бадауї, М.; Settar, A.; Fatmi, N. I.; Badaoui, M.; Університет Султана Мулая Слімана; Університет Мохаммеда Першого; Sultan Moulay Slimane University; Mohammed First University
    Щоб гарантувати невід’ємність умовної дисперсії процесу GARCH, достатньо припустити невід’ємність її параметрів. Ця умова була емпірично порушена, що зробило модель GARCH більш обмеженою. Після цього ця умова була послаблена для деяких виборів необхідних та достатніх обмежень. У цій роботі узагальнено підхід для оцінки QML параметрів GARCH(p, q) для всіх порядків p > 1 та q > 1, використовуючи обмежений фільтр Калмана. Такий підхід дозволяє послаблену оцінку QML для GARCH без необхідності виявляти та/або застосовувати послаблені обмеження на параметри. Ефективність запропонованого методу демонструється за допомогою моделювання Монте–Карло та емпіричних застосувань до реальних даних.