ТЕОРИЯ Определение оптимальных весов комбинированного прогноза Finding optimal weights within the framework of combined forecast В статье рассматривается способ нахождения оптимальных весовых коэффициентов комбинированного прогноза гибридного типа, в рамках коллокационного подхода. <...> Ключевые слова: модель гибридного типа; параметрическая коллокация; прогноз Колмогорова – Винера; комбинированный прогноз; ковариационная функция; логарифмическая прибыль. <...> СТРАХОВОЕ ДЕЛО • май, 2016 Ясакова Анна Михайловна, аспирантка, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Yasakova Anna M., Postgraduate Student, Financial University under the Government of the Russian Federation yasakova.ann@gmail.com Комбинированные модели прогнозирования делят на модели селективного типа и гибридные. <...> В моделях селективного типа задаются критерием отбора модели из базового набора. <...> В гибридных моделях, при формировании комбинированного прогноза, учитываются веса моделей, включённых в базовый список [2, 3]. <...> В качестве весов прогнозов используются коэффициенты регрессионных моделей, в которых регрессорами являются прогнозы эндогенной переменной из базового набора моделей, весовые коэффициенты, оценённые в рамках регрессионных моделей с ограничениями на параметры [4]. <...> Данная статья посвящена определению оптимальных весовых коэффициентов комбинированного прогноза гибридного типа, в рамках коллокационного подхода [5–7]. <...> В качестве моделей базового набора используются модели параметрической коллокации, в которых прогноз значения финансового индекса на момент t = n + k (k – объём выборки, k – период упреждения) определяется через последнее известное значение Sn и коэффициент наращения, зависящий от прогноза приращения логарифмической прибыли за период упреждения [6, 8]: где hi = ln(Si/ Si–1) при i > 0, hi = 0, при i = 0 – логарифмическая прибыль финансового индекса; I – единичный n-мерный вектор столбец; – ОМНК-оценка математиче41 This article address the issue of finding the optimal weight coefficients of the hybrid type combined forecast in the framework <...>