FORECASTING IMPORT OF NATURAL GAS INTO UKRAINE USING KALMAN FILTER

  • I. V. Karayuz Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»
  • P. I. Bidyuk Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»
Keywords: regression model, adaptive Kalman filter, import of natural gas, short-term forecasting

Abstract

The paper considers solution of the problem of short-term forecasting for import of natural gas into Ukraine. The main purpose of the study is constructing of high quality model for forecasting the process of import of natural gas and application of Kalman filter for computing optimal estimates of states for the process under investigation. Different algorithms of optimal adaptive Kalman filter were applied for computing the state of the import process that suppose repetitive computing of measurement errors covariances using moving data windows. The basic results of the study are as follows: regression models for the process of import of natural gas and estimates of short-term forecasts based on adaptive Kalman filter with moving window for computing measurement errors covariances. Thus, on the basis of statistical data an adequate model was constructed for the process under study with Kalman filter application that provided estimation of high  quality forecasts for window size of three samples.

References

Хачатрян С. Р. Методы и модели решения экономических задач / С. Р. Хачатрян, М. В. Пинегина, В. П. Буянов. – М. : Экзамен, 2005. – 384 с.

Бидюк П. И. Анализ и моделирование процессов переходной экономики / П. И. Бидюк, О. В. Половцев. – К. : ПЛАБ-75, 1999. – 210 с.

Довгий С. О. Методи прогнозування у системах підтримки прийняття рішень / С. О. Довгий, П. І. Бідюк, О. М. Трофимчук. – К. : Азимут-Україна, 2011. – 607 с.

Pole A. Applied Bayesian forecasting and time series analysis / A. Pole, M. West, J. Harrison. – New York : Chapman & Hall/CRC, 1994. – 409 p.

Державна служба статистики України [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.ukrstat.gov.ua/, вільний. – Заголовок з екрану. – Мова укр., рос., англ.

Nummenmaa A. Recursive Noise Adaptive Kalman Filtering by Variational Bayesian Approximations / S. Sarkka, A. Nummenmaa // IEEE Transactions on Automatic Control. – 2009. – Vol. 54 (3). – P. 596-600.

Grewal M. S. Kalman fltering: theory and practice using MATLAB / M. S. Grewal, A. P. Andrews. – [3rd ed.]. – Hoboken, New Jersey : A John Wiley & Sons, Inc., 2008. – 575 p.

Published
2014-08-26