Моделирование нестационарного потока событий с вложенным стационарным компонентом

В статье описан метод построения ансамбля траекторий временных рядов с нестационарным потоком событий и нестационарным эмпирическим распределением значений наблюдаемой случайной величины. Мы рассматриваем специальную модель, которая похожа по свойствам на некоторые реальные процессы, такие как изменения цены финансового инструмента на бирже. Предполагается, что случайный процесс представлен как совокупность двух процессов - стационарного и нестационарного. То есть длина ряда элементов в последовательности наиболее вероятного события (например, наиболее вероятное изменение цены в последовательности транзакций) образует нестационарный временной ряд, а длина ряда других событий является стационарным случайным процессом. Считается, что поток событий является нестационарным пуассоновским процессом. В работе описан программный комплекс, решающий задачу моделирования ансамбля траекторий наблюдаемой случайной величины. Моделируются как значения случайной величины, так и время возникновения события. Приведён пример практического применения модели.