Diagnosis and forecasting economy state with hidden markov model

Abstract

The article is aimed to forecast the future states of economy basing on restricted information about its banking subsystem. The key hypothesis assumes that state of an economic system may be interpreted as a hidden variable. Using several banking indicators as observable variables it is possible to form Hidden Markov models. For known sequence of each observed variable values the appropriate sequence of state classes is determined. The results obtained for all observed variables are aggregated to form the optimal sequence of state classes. The initial models are adjusted due to Baum-Welch algorithm. Then future states of economy are determined basing on absolute probabilities

Целью статьи является формирование прогнозов будущего состояния экономики на основе ограниченной информации о ее банковской подсистеме. Ключевая гипотеза предполагает, что состояние экономической системы может быть интерпретировано как скрытая переменная. Используя несколько банковских показателей в качестве наблюдаемых переменных можно сформировать скрытую марковскую модель. Для известной последовательности значений каждой наблюдаемой переменной определяется соответствующая последовательность классов состояний экономической системы. Результаты, полученные для всех наблюдаемых переменных, объединяются, чтобы сформировать оптимальную последовательность классов состояний. Параметры исходных моделей подстраиваются с помощью алгоритма Баума-Уэлча. В дальнейшем определяются абсолютные вероятности будущих состояний экономики.

Метою статті є формування прогнозів майбутнього стану економіки на основі обмеженої інформації щодо її банківської підсистеми. Ключова гіпотеза припускає, що стан економічної системи може бути інтерпретовано як приховану змінну. Використовуючи кілька банківських показників в якості спостережуваних змінних можна сформувати приховану марковську модель. Для відомої послідовності значень кожної змінної, що спостерігається, визначається відповідна послідовність класів станів економічної системи. Результати, отримані для всіх спостережуваних змінних, об'єднуються, щоб сформувати оптимальну послідовність класів станів. Параметри вихідних моделей підлаштовуються за допомогою алгоритму Баума-Уелча. Надалі визначаються абсолютні ймовірності майбутніх станів економіки.