Статистическое прогнозирование динамики эпидемиологических показателей заболеваемости COVID-19 в Республике Беларусь

Авторы

  • Юрий Семенович Харин Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь https://orcid.org/0000-0003-4226-2546
  • Валерий Анатольевич Волошко Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Оксана Владимировна Дернакова Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Владимир Ильич Малюгин Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Алексей Юрьевич Харин Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

Ключевые слова:

прогнозирование, вероятностная модель, временной ряд, точечный прогноз, интервальный прогноз, COVID-19
Поддерживающие организации
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства образования Республики Беларусь. Авторы выражают благодарность кандидату физико-математических наук С. Н. Сталевской за разработку программы к разделу «Метод прогнозирования на основе “скользящих трендов”» данной статьи.

Аннотация

Рассматривается актуальная задача статистического прогнозирования динамики основных эпидемиологических показателей пандемии COVID-19 в Республике Беларусь на базе наблюдаемых временных рядов. Для решения этой задачи предлагаются пять методов: метод прогнозирования на основе «скользящих трендов»; локально-медианный метод прогнозирования; метод прогнозирования на основе дискретных временных рядов; метод прогнозирования на основе векторной эконометрической модели коррекции ошибок; метод последовательного статистического анализа. Разработаны алгоритмы вычисления точечных и интервальных прогнозов для ключевых эпидемиологических показателей. Представлены численные результаты компьютерного прогнозирования на примере Республики Беларусь.

Биографии авторов

  • Юрий Семенович Харин, Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    член-корреспондент НАН Беларуси, доктор физико-математических наук, профессор;директор Научно-исследовательского института прикладных проблем математики и информатики БГУ, профессор кафедры математического моделирования и анализа данных факультета прикладной математики и информатики Белорусского государственного университета

  • Валерий Анатольевич Волошко, Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    кандидат физико-математических наук; старший научный сотрудник лаборатории математических методов защиты информации Научно-исследовательского института прикладных проблем математики и информатики БГУ, доцент кафедры математического моделирования и анализа данных факультета прикладной математики и информатики Белорусского государственного университета

  • Оксана Владимировна Дернакова, Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    младший научный сотрудник сектора компьютерного анализа данных лаборатории прикладной информатики

  • Владимир Ильич Малюгин, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    кандидат физико-математических наук; доцент кафедры математического моделирования и анализа данных факультета прикладной математики и информатики

  • Алексей Юрьевич Харин, Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики БГУ, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь; Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    доктор физико-математических наук, доцент; заведующий кафедрой теории вероятностей и математической статистики факультета прикладной математики и информатики Белорусского государственного университета, главный научный сотрудник лаборатории статистического анализа и моделирования Научно-исследовательского института прикладных проблем математики и информатики БГУ

Библиографические ссылки

  1. Kondratyev MA. [Forecasting methods and models of disease spread]. Komp’yuternye issledovaniya i modelirovanie. 2013;5(5):863–882. Russian. DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-5-863-882.
  2. Hirk R, Kastner G, Vana L. Investigating the dark figure of COVID-19 cases in Austria: borrowing from the decode genetics study in Iceland. Austrian Journal of Statistics. 2020;49(5):1–17. DOI: 10.17713/ajs.v49i4.1142.
  3. Fanelli D, Piazza F. Analysis and forecast of COVID-19 spreading in China, Italy and France. Chaos, Solitons and Fractals. 2020;134:109841. DOI: 10.1016/j.chaos.2020.109761.
  4. Kharin Yu. Robustness in statistical forecasting. New York: Springer; 2013. 356 p.
  5. Kharin YuS, Voloshko VA, Medved EA. Statistical estimation of parameters for binary conditionally nonlinear autoregressive time series. Mathematical Methods of Statistics. 2018;27:103–118. DOI: 10.3103/S1066530718020023.
  6. Valoshka VA, Kharin YuS. [Semibinomial conditionally nonlinear autoregression models of discrete random sequences: probabilistic properties and statistical estimation of parameters]. Diskretnaya matematika. 2019;31(1):72–98. Russian. DOI: 10.4213/dm1561.
  7. Kharin Yu, Zhurak M. Analysis of spatio-temporal data based on Poisson conditional autoregressive model. Informatica. 2015;26(1):67–87. DOI: 10.15388/Informatica.2015.39.
  8. Maevskii VV, Kharin YuS. Robust regressive forecasting under functional distortions in a model. Automation and Remote Control.2002;63(11):1803–1820. DOI: 10.1023/A:1020959432568.
  9. Pashkevich MA, Kharin YuS. Robust estimation and forecasting for beta-mixed hierarchical models of grouped binary data. Statistics and Operations Research Transactions. 2004;28(2):125–160.
  10. Bol’shev LN, Smirnov NV. Tablitsy matematicheskoi statistiki [Mathematical statistics tables]. Moscow: Nauka; 1983. 512 p. Russian.
  11. Kharin YuS, Zuev NM, Zhuk EE. Teoriya veroyatnostei, matematicheskaya i prikladnaya statistika [Probability theory, mathematical and applied statistics]. Minsk: Belarusian State University; 2011. 465 p. Russian.
  12. Kharin YuS. Optimal’nost’ i robastnost’ v statisticheskom prognozirovanii [Optimality and robustness in statistical forecasting]. Minsk: Belarusian State University; 2008. 265 p. Russian.
  13. Kharin Yu. Statistical analysis of discrete-valued time series by parsimonious high-order Markov chains. Austrian Journal of Statistics. 2020;49(4):76–88. DOI: 10.17713/ajs.v49i4.1132.
  14. Kedem B, Fokianos K. Regression models for time series analysis. Wiley: Hoboken; 2002. 326 p.
  15. Malugin VI. Metody analiza mnogomernykh ekonometricheskikh modelei s neodnorodnoi strukturoi [Methods for analyzing multivariate econometric models with a heterogeneous structure]. Minsk: Belarusian State University; 2014. 351 p. Russian.
  16. Colizza V, Barrat A, Barthelemy M, Vespignani A. Predictability and epidemic pathways in global outbreaks of infectious diseases: the SARS case study. BMC Medicine. 2007;5:34. DOI: 10.1186/1741-7015-5-34.
  17. Engle RF, Granger CWJ. Co-integration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica. 1987;55(2):251–276. DOI: 10.2307/1913236. JSTOR 1913236.
  18. Kermack WO, McKendrick AG. Contributions to the mathematical theory of epidemics – I. Bulletin of Mathematical Biology. 1991;53(1–2):33–55. DOI: 10.1007/BF02464423.
  19. Kharin YuS, Malugin VI, Kharin AYu. Ekonometricheskoe modelirovanie [Econometric modeling]. Minsk: Belarusian State University; 2003. 313 p. Russian.
  20. Johansen S. Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models. 2nd edition. Oxford: Oxford University Press; 1995. 267 р.
  21. Kharin AYu. Robastnost’ baiesovskikh i posledovatel’nykh statisticheskikh reshayushchikh pravil [Robustness of Bayesian and sequential statistical decision rules]. Minsk: Belarusian State University; 2013. 207 p. Russian.
  22. Kharin A, Tu TT. Performance and robustness analysis of sequential hypotheses testing for time series with trend. Austrian Journal of Statistics. 2017;46(3–4):23–36. DOI: 10.17713/ajs.v46i3-4.668.
  23. Kharin AYu. An approach to asymptotic robustness analysis of sequential tests for composite parametric hypotheses. Journal of Mathematical Sciences. 2017;227(2):196–203. DOI: 10.1007/s10958-017-3585-z.

Загрузки

Дополнительные файлы

Опубликован

2020-12-08

Выпуск

№ 3 (2020): Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика

Раздел

Теория вероятностей и математическая статистика

Лицензия

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).

Как цитировать

[1]
Харин, Ю.С. и др. 2020. Статистическое прогнозирование динамики эпидемиологических показателей заболеваемости COVID-19 в Республике Беларусь. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 3 (дек. 2020), 36–50. DOI:https://doi.org/10.33581/2520-6508-2020-3-36-50.