Магістерські роботи (ММСА)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ММСА) за Дата публікації
Зараз показуємо 1 - 20 з 391
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Оцінювання стану та прогнозування динаміки світових фондових та валютних ринків(2018) Курочкін, Євгеній Аркадійович; Заводник, Вячеслав ВладленовичМагістерська дисертація: 147 с., 42 рис., 60 табл., 1 додаток, 23 джерела. Об’єкт дослідження – фондовий та валютний ринок світу. Предмет дослідження – параметри фондових та валютних ринків, методи оцінки стану та динаміки фінансових інструментів. Актуальність роботи – обрана задача є актуальною, адже до сьогодні не існує універсального метода, яким би користувались усі без винятку гравці на фондовому та валютному ринку. Підходів до аналізу фінансових ринків дуже багато, але протягом багатьох десятиліть у експертів виникають суперечки щодо правильності того чи іншого підходу. Виконано огляд існуючих підходів до аналізу фінансових ринків. Проведена оцінка стану фондових ринків світу за допомогою аналізу часових рядів. На реальних даних доведено, що прогнозування фінансових інструментів часто не співпадає з подальшим розвитком подій на фондовому або валютному ринку. Був запропонований метод, який дозволяє слідувати тренду та отримувати сигнали, які сповіщують трейдера про можливість відкрити позицію на купівлю або продаж.Документ Відкритий доступ Метод і моделі прогнозування сонячної активності(2018) Варава, Владислав Сергійович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 185 с., 84 рис., 40 табл., 20 джерел, 2 додатки. Актуальність теми: прогнозування сонячної активності є дуже важливою задачею в сучасному світі, адже космічна погода дуже сильно впливає як на навколоземні супутники та космічні станції, так і на різні процеси на Землі Об'єктом дослідження є процеси сонячної активності, представлені статистичними даними. Предмет дослідження: математичні моделі для формального опису процесів сонячної активності, методи фільтрації, згладжування і прогнозування на основі статистичних даних. Мета дослідження полягає у побудові та аналізі характеристик адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, а також їх використання для прогнозування сонячної активності, у тому числі: виконання теоретичних досліджень та створення програмного продукту, що реалізовує вказані методи. Методи дослідження: оптимальний адаптивний фільтр Калмана, гранулярний фільтр, експоненційне згладжування, згладжування за Калманом; програмна реалізація методів виконана в середовищі Matlab R2017b, Python3 та C#. Отримані результати: розроблено метод для прогнозування сонячної активності на основі адаптивного оптимального та гранулярного фільтрів. Зроблено порівняння отриманих результатів. Наукова новизна: новий метод і моделі для фільтрації та прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі оптимального адаптивного фільтра Калмана та гранулярного фільтра.Документ Відкритий доступ Система оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізу(2018) Бакун, Сабіна Антонівна; Терентьєв, Олександр МиколайовичМагістерська дисертація: 107 с., 32 рис., 32 табл., 5 додатків, 19 джерел. Актуальність теми: в Україні бурхливо зростає ринок споживчого кредитування. Проте, разом з цим, зростає і кількість неповернених кредитів, що наносить досить великі збитки банківським установам. Таким чином, розробка та застосування систем оцінки кредитоспроможності фізичних осіб у процесі прийняття рішення щодо видачі кредиту є актуальними на сьогоднішній день. Мета даної роботи полягає у дослідженні та вдосконаленні існуючих методик побудови скорингових моделей та розробці системи підтримки прийняття рішень для оцінювання кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методу логістичної регресії. Об’єктом дослідження є набір статистичних даних щодо наданих банком споживчих кредитів фізичним особам. Методи дослідження: метод логістичної регресії, метод максимальної правдоподібності, метод градієнтного спуску, операції над матрицями. Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування С# у середовищі розробки Microsoft Visual Studio 2012. Для порівняльного аналізу отриманих результатів були побудовані моделі у вигляді дерев рішень і скорингової карти в системі SAS Enterprise Miner. Отримані результати: розроблено систему підтримки прийняття рішень для прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методу логістичної регресії та методу максимальної правдоподібності. Запропоновано спосіб використання категоріальних даних в регресійних моделях.Документ Відкритий доступ Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування(2018) Шляков, Сергій Віталійович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 120 с., 14 рис., 23 табл., 1 додаток, 12 джерел. Об’єкт дослідження – процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування. Предмет дослідження – математичні моделі для опису процесів із довгою пам‘яттю, методи їх прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – підвищення якості моделей для процесів із довгою пам‘яттю шляхом удосконалення системної методології побудови моделей та комплексного застосування кількох методів інтелектуального аналізу даних. Методи дослідження – ARFIMA – FIAPARCH, ARFIMA – GARCH, KPSS, ADF. Актуальність – побудова моделей, що допоможе при дослідженні та прогнозуванні процесів із довгою пам‘яттю. Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розвиток методів прогнозування та дослідження процесів із довгою пам‘яттю.Документ Відкритий доступ Моделі для прогнозування характеристик трафіка цифрової реклами(2018) Логін, Вадим Вікторович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 112 с., 48 рис., 40 табл., 3 додатки і 30 джерел. Об’єкт дослідження – трафік цифрової реклами у формі статистичних даних. Предмет дослідження – моделі та методи аналізу даних у формі часових рядів, методи прикладної статистики. Мета роботи – побудова моделей часових рядів для прогнозування найважливіших характеристик трафіка цифрової реклами. Методи дослідження – моделі часових рядів для прогнозування даних та порівняльний аналіз отриманих моделей. У даній роботі наведені результати побудови моделей часових рядів, що призначені для прогнозування найважливіших характеристик трафіка цифрової реклами. Описані результати порівняльного аналізу отриманих моделей за допомогою інформаційних критеріїв, а також з точки зору їхньої точності. Встановлено, що для нашої задачі, найкращою моделлю є модель ARIMAX (Autoregressive integrated moving-average model with exogenous inputs), тобто модель авторегресії та ковзного середнього з екзогенними змінними. Тому для подальших досліджень рекомендовано використовувати саме цю модель. За матеріалами магістерської дисертації були написані тези, а також написана наукова стаття. Тези будуть опубліковані в збірці тез доповідей конференції САІТ-2018. А наукова стаття буде опублікована в електронній збірці доповідей у видавництві CEUR. Прогнозні припущення щодо подальшого розвитку об’єкта дослідження – побудова нових, а також вдосконалення існуючих моделей часових рядів для прогнозування найважливіших характеристик цифрової реклами. А також узагальнення дослідження, що проводилось у даній роботі, на аналіз окремих сайтів із рекламного трафіку.Документ Відкритий доступ Система керування коштами та дольовою участю співвласників підприємства на базі розподіленого реєстру(2018) Ярославський, Володимир Олександрович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 110 стор., 39 рис., 21 табл., 1 додаток, 30 джерел. Об'єктом розробки є смарт-контракт в розподіленій базі даних на основі технології Blockchain. Метою даного проекту є розробка смарт-контрактів у розподіленій базі даних для веб-додатку, що відповідатиме за розподіл коштів у підприємстві. Вивчення та дослідження технології Blockchain. В процесі розробки було: − досліджено технологію Blockchain, структуру організації її блоків та принцип роботи системи; − розглянуто алгоритми смарт-контрактів і проведено аналіз їх переваг та недоліків; − спроектовано структуру смарт-контрактів; − розроблено веб-інтерфейс для керуванням створення смарт- контрактів; − розроблено модуль взаємодії смарт-контрактів з Веб-додатком.Документ Відкритий доступ Система підтримки прийняття рішень на основі двохетапного модифікованого методу морфологічного аналізу(2018) Шибирин, Анастасія Романівна; Савченко, Ілля ОлександровичМагістерська дисертація: 121 с., 4 рис., 65 табл., 20 джерел. Об’єкт дослідження - складні системи з наявністю людського фактора, що зазнають змін з часом. Предмет дослідження - методи морфологічного аналізу з урахуванням змін об’єкта з часом. Мета роботи - розробка системи підтримки прийняття рішень на основі двохетапного модифікованого методу морфологічного аналізу. Наукова новизна роботи визначається наступним теоретичними і практичними результатами, отриманими автором: - уперше запропоновано використовувати логарифмічний характер залежності тенденцій від часу, що більш точно відображає характер процесів у природі; - уперше виконано програмну реалізацію двохетапного модифікованого методу морфологічного аналізу з урахуванням змін об’єкта в часі у вигляді системи підтримки прийняття рішень. Публікація: «Система підтримки прийняття рішень на основі двохетапного модифікованого методу морфологічного аналізу» - тези конференції SAIT-2018. Значимість прийняття грамотних рішень зумовлює актуальність даної магістерської дисертації.Документ Відкритий доступ Регресійні і байєсівські моделі і методи аналізу фінансово-економічних процесів(2018) Хоцянівська, Лідія Олександрівна; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 87 ст., 24 рис., 34 табл., 3 додатки, 19 джерел. Актуальність теми: аналіз, моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів являється основою при розробці управлінських рішень на всіх рівнях господарської ієрархії. Дана задача характеризується підвищеною складністю та неоднозначністю. Тому постає питання у ефективному аналізі та розробці таких моделей та методів, які будуть коректно описувати сучасні фінансово-економічні процеси. Метою дослідження є аналіз фінансово-економічних процесів та розробка моделей для їх прогнозування, використовуючи статистичні економічні дані. Об’єктом дослідження є статистичні дані щодо фінансово-економічних процесів, які описуються часовими рядами та потребують ефективної аналітичної обробки з метою виявлення практично корисних знань, необхідних для прийняття управлінських рішень в економіці. Предметом дослідження є математичні моделі моделювання та прогнозування часових рядів, а саме: моделі регресійного аналізу, метод групового урахування аргументів, динамічні мережі Байєса. Наукова новизна одержаних результатів: запропоновані методи та моделі для побудови прогнозу фінансово-економічних процесів на основі статистичних даних. Виконаний порівняльний аналіз обраних методів та моделей.Документ Відкритий доступ Система мультимодального текстового пошуку(2018) Шевченко, Тарас Петрович; Ігнатенко, Олексій ПетровичМагістерська дисертація: 93 ст., 11 рис., 32 табл., 40 джерел та 2 додатки. Протягом останніх двох століть людство експотенційно накопичує об’єми текстових даних. Зростання об’ємів накопичених документів ставить нові вимоги до швидкості та якості пошуку. З 1954-го року проводяться дослідженні в області семантичного аналізу текстів. Новітні результати у даній області ведуться шляхом покращення моделі “Word2Vec”, анонсовоної компанією Google у 2013-му році. Метою даної роботи є розробка системи мультимодального текстового пошуку. У роботі проаналізовано методи вирішення задачі обробки текстів, побудови векторного простору для врахування семантики слів, також розглянуто задачі знаходження тем документу на основі багатьох модальностей. Об’єктом дослідження є системи текстового пошуку, предметом дослідження - системи мультимодального пошуку та їх компоненти. Деякі результати даної роботи опубліковано на міжнародній конференції “ICTERI 2018”. Результати роботи: - реалізовано систему мультимодального текстового пошуку; - реалізовано методи пошуку у баготовимірних розріджених просторах; - вдосконалено існуючі алгоритми текстового пошуку. Результати даної роботи рекомендовано до використання у пошуку по Інтернет-магазинах, каталогах продукції, інформаційних веб-сайтах, файлових системах, користувацьких повідомленнях. Проведено вимірювання, перевірено гіпотези, що підтверджують практичну значимість результатів та можливості їхнього застосування. При подальшому розвитку системи доцільно додати нові методи оцінки релевантності документів, а також створити більш гнучку мову для керування даними.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система мерчандайзингу. Сегментація та мапінг асортименту(2018) Литвинюк, Антон Андрійович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 111 с., 48 рис., 28 табл., 2 додатки, 22 джерел. Об'єктом дослідження є методи мерчандайзингу в товарів в торгових точках. Предметом дослідження є методи сегментації зображень. Мета роботи – розробка інтелектуальної системи мерчендайзингу, яка дозволить зменшити використання людського ресурсу та максимально оптимізувати процес мерчендайзингу за рахунок автоматичного моніторингу наявності товару на полицях та розробка системи сегментації та мапінгу асортименту як її складової частини системи мерчиндайзингу для аналізу товару на полиці відносно планограм магазину. В роботі розглянуто і проаналізовано сучасні системи мерчандайзингу та іх недоліки, також, розглядаються існуючі методи сегментації. Запропоновано комбінований метод сегментації товарів на полиці відносно планограми на основі методів порогового значення, mean shift та водорозділу. Інтелектуальна система мерчандайзингу та система сегментації та мапінгу асортименту реалізовані за допомогою мови програмування Python з використанням СУБД MySql. Результати даної роботи рекомендується використовувати для моніторингу якості викладки товарів на полицях та контролю наповненості полиць у торгових точках.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система мерчандайзингу. Детекція та розпізнавання асортименту(2018) Левчук, Святослав Богданович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 126 с., 47 рис., 30 табл., 2 додатки, 31 джерело. Об'єктом дослідження є методи мерчандайзингу товарів в торгових точках. Предметом дослідження є методи класифікації товарів на полицях в торгових точках. Мета роботи – розробка інтелектуальної системи мерчендайзингу, яка дозволить зменшити використання людського ресурсу та максимально оптимізувати процес мерчендайзингу за рахунок автоматичного моніторингу наявності товару на полицях та розробка системи класифікації товарів як складової частини системи мерчиндайзингу для аналізу товарів на полиці відносно планограм магазину. В роботі розглянуто і проаналізовано сучасні системи мерчандайзингу та іх недоліки, також, розглядаються існуючі методи класифікації. Запропоновано метод класифікації товарів в магазині з спеціально розробленою згортковою нейронною мережею, який побудовано на основі методів з використанням згорткових нейронних мереж, з нелінійними класифікаторами та адаптивним методом оптимізації. Інтелектуальна система мерчандайзингу та система класифікації асортименту реалізовані за допомогою мови програмування Python з використанням СУБД MySql. Результати даної роботи рекомендується використовувати для моніторингу якості викладки товарів на полицях та контролю наповненості полиць у торгових точках.Документ Відкритий доступ Система оцінки ефективності фінансових витрат у виробництві з використанням системного підходу(2018) Козлова, Марія Олександрівна; Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаМагістерська дисертація: 91 с., 29 рис., 24 табл., 2 додатки і 19 джерел. Об’єкт дослідження – виробничі лініі на виробництві, витрати які виникають у процесі виробництва. Предмет дослідження – моделі регресійного та дисперсійного аналізів та методи інтелектуального аналізу даних для кількісного та якісного оцінювання показників. Мета роботи – розробка моделей та методів моделювання розподілення фінансових витрат та їх порівняння із існуючими загальноприйнятими. Методи дослідження – моделі регресійного аналізу, дисперсійного аналізу, побудова байесовських мереж. У цій роботі наведені результати побудови моделей аналізу взаємозв'язків різних факторів виробництва. Проведено порівняльний аналіз отриманих моделей за допомогою різних критеріїв, а також зроблено висновки щодо їхньої точності. Виявлено, які саме причини є важливими, запропоновані фінансово ефективні дії для мінімізації витрат. Обрано найкращі моделі для побудови залежностей. Тому для подальших досліджень рекомендовано використовувати саме такі моделі. За матеріалами магістерської дисертації були написані тези та наукова стаття. Стаття опублікована в електронній збірці доповідей у видавництві Інтернаука. Прогнозні припущення щодо подальшого розвитку об’єкта дослідження – вдосконалення існуючих моделе, знаходження нових факторів виробництва та інше. А також покращення існуючої системи прийняття рішень на основі побудованих моделей.Документ Відкритий доступ Методи і алгоритми аналізу та розподілу транспортних потоків у місті(2018) Атаманчук, Олексій Степанович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 97 с., 18 рис., 19 табл., 2 додатка, 16 джерел. Об'єкт дослідження – транспортні потоки у місті та їх характеристики. Мета роботи – дослідження проблеми неспроможністі дорожньої мережі справлятися з потоками автомобілів і, як наслідок, виникнення заторів. Було проведено огляд існуючих моделей, що використовуються для опису та оцінки характеристик транспортних мереж, підібрані оптимальні. Метод дослідження – статистичний аналіз параметрів руху транспортного потоку та його оцінка. Проблема являється комплексною і не обмежується лише тематикою переміщення автомобілів вулицями в масштабі міста та окремо між собою в масштабі смуг руху на дорозі. Тому було звернено увагу на аспекти, що можуть допомогти поліпшити ситуацію, або ж які мають прямий негативний вплив на стан завантаження доріг міста. Так чи інакше, ключем до розв’язання поставлених задач може бути лише системне рішення, яке може продуктивно впливати на усі необхідні сфери взаємодії елементів моделей, які будуть побудовані. Робота побудована виключно на основі відкритих даних, які було отримано після обробки матеріалів онлайн ресурсів та написання відповідних програм очистки та перетворення даних за допомогою мови програмування Python, даних, отриманих натуральним шляхом, тобто замірів швидкостей автомобілей, їх кількості, щільності та таке інше. Використовувались онлайн ресурси «Google maps», «OpenStreetMap», «CartoDB», основна аналітика даних та побудова графіків були реалізовані у середовищі Matlab та на мові програмування Python.Документ Відкритий доступ Інформаційна ефективність фондового ринку України(2018) Коряшкіна, Катерина Олегівна; Шубенкова, Ірина АнатоліївнаМагістерська дисертація: 113 с., 3 частини, 26 рис., 44 табл., 20 джерел, 3 додатки. Об’єкт дослідження: фондовий ринок України як складна багаторівнева система. Предмет дослідження: інформаційна ефективність ринку цінних паперів України. Мета роботи: розробка рекомендацій щодо підвищення інформаційної ефективності фондового ринку України. Методи дослідження: моделювання часових рядів (AR, ARMA моделі), регресійний та кореляційний аналіз виконано в середовищі R Studio. Отримані результати: проведено огляд теоретичних принципів ціноутворення на фондовому ринку, а також фінансових і нефінансових факторів, що впливають на формування ринкової ціни акцій. Досліджено особливості функціонування української біржі і виявлено ступінь інформаційної ефективності вітчизняного ринку цінних паперів. Запропоновано створення інформаційного порталу, який дозволив би підвищити рівень інформаційної ефективності фондового ринку України. Наукова новизна: виявлено слабкий ступінь інформаційної ефективності фондового ринку України та запропоновано механізм збору і поширення фінансової і нефінансової інформації, що дозволила б покращити інформаційну ефективність української біржі.Документ Відкритий доступ Oцiнювaння крeдитoспрoмoжнoстi клiєнтiв бaнку нa oснoвi рeгрeсiйних мoдeлeй(2018) Сєдак, Назар Денисович; Каніовська, Ірина ЮріївнаМагістерська дисертація: 104 с., 24 рис., 5 табл., 2 додатки, 35 джерел. Об’єкт дослідження – методи та моделі оцінок кредитоспроможності клієнтів банку. Предмет дослідження – регресійна модель на основі скорингової моделі. Методи дослідження: методи теорії алгоритмів та програмування (для програмної реалізації розроблених алгоритмів); методи теорії ймовірності та математичної статистики (для побудови довірчих інтервалів скорингової моделі). Метою дисертаційної роботи є побудова покращенної моделі для оцінювання здатності підприємства генерувати грошові кошти в обсягах і за строками здійснення необхідних платежів. Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: - систематизувати існуючі методи мaтeмaтичнi мeтoди oцiнювaння крeдитoспрoмoжнoстi пoзичaльникa; - зібрати та обробити попередні данні; - побудувати iнтeрвaли для фiнaнсoвих кoeфiцiєнтiв з вiдпoвiдними знaчeннями для скорингової моделі; - розробити мoдeль для oцiнки крeдитoспрoмoжнoстi пoзичaльникiв бaнку та реалізувати її програмно; - провести експериментальні дослідження з використанням вибірки даних українського комерційного банку.Документ Відкритий доступ Застосування методів штучного інтелекту в задачі автоматичного розпізнавання мовлення(2018) Бех, Петро Васильович; Зайченко, Юрій ПетровичМагістерська дисертація: 133 с., 17 Рисунків, 23 табл., 39 джерел літератури, 1 додаток. Об’єкт дослідження: алгоритми автоматичного розпізнавання мовлення. Предмет дослідження: обробка природних мов. Цілі дослідження: створення системи з перетворення аудіофайлів у текстові записи в контексті нарад. Задачі роботи: розробити штучну нейронну мережу для автоматичного розпізнавання мовлення, тобто розробити інформаційну систему з веб- інтерфейсом, що могла б за командою користувача провести автоматичне розпізнавання усного мовлення з певного файлу-контейнера, а також надавати можливість індексованого пошуку тексту в уже оброблених записах. Під час виконання роботи було проведено аналіз сучасних аудіоформатів та методів з розпізнавання інформаційних сигналів, серед методів була обрана комбінація попередньої обробки через MFCC, інтелектуального аналізу через LSTM. Була розроблена архітектура мережі для розпізнавання мовних символів у звуковому потоці. Актуальність проекту мотивується відсутністю аналогічних рішень і потенційною зацікавленістю з боку бізнесу. Результати роботи можуть бути використані як комерційними організаціями, так і ентузіастами, що прагнуть розробити щось подібне.Документ Відкритий доступ Моделювання та оцінка стану прихованих соціонекномічних процесів України(2018) Романенко, Ілля Данилович; Заводник, Вячеслав ВладленовичМагістерська дисертація: 118 с., 22 рис., 27 табл., 1 додаток, 46 джерел. Мета роботи – оцінити стан прихованих соціоекномічних процесів. Об’єктом дослідження є тіньові процеси в економіці. Метод дослідження – методи затверджені міністерством економіки України. Дана магістерська дисертація присвячена оцінювання та аналізу прихованих соціонекномічних процесів України з урахуванням нових світових підходів. Метою є побудова моделі та програмного комплексу для вимірювання тіньової складової вітчизняної економіки, а також оцінка реальної кількості населення. В роботі показана актуальність даного питання та розглянута сутність тіньової економіки та демографії, виділено їх основні складові. Розглянуті 6 основних методів: “витрати населення – роздрібний товарооборот”, фінансовий, монетарний, елекричний, метод збитковості підприємств та інтегральний для оцінки тіньової економіки, а також запропоновані власні методи оцінки населення України. В роботі виконано розрахунки та здійснено порівняльний аналіз результатів, отриманих різними методами.Документ Відкритий доступ Моделі фінансових ризиків на фондовому ринку(2018) Мельник, Юлія Євгенівна; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 112 с., 46 рис., 38 табл., 1 додаток, 28 джерел. Об’єктом дослідження є нестаціонарні гетероскедастичні фінансово- економічні процеси. Предмет дослідження – математичні моделі та методи опису гетероскедастичних процесів, оцінка та аналіз якості прогнозів, а також моделі оцінювання ринкових ризиків на фондовому ринку. Методами дослідження виступають теорія моделювання та прогнозування часових рядів, регресійний аналіз, статистичні методи аналізу фінансових ризиків. Метою даної роботи є побудова адекватних моделей гетоскедастичних процесів для прогнозування волатильності та оцінювання ринкових ризиків на фондовому ринку на їх основі. Актуальність теми дослідження полягає у необхідності прогнозувати фінансово-економічні процеси на фондовому ринку з метою прийняття обґрунтованих та зважених рішень пов’язаних, перш за все, з фінансовим менеджментом. Проведений аналіз носить вагоме практичне застосування у сучасній фінансовій сфері, зокрема, на ринку цінних паперів. В роботі проведен огляд основних підходів оцінювання ринкових ризиків на фондовому ринку. Була розглянута та проаналізована методологія VaR для оцінки рівня фінансового ризику. Проведен огляд моделей, їх особливостей при описі динаміки волатильності(дисперсії) та прогнозування її в подальшому. Було проаналізовано результати моделювання та оцінювання за-для обґрунтуваного вибору найкращої моделі для оцінки ринкових ризиків.Документ Відкритий доступ Система рекомендацій для користувачів на основі аналізу тональності тексту відгуків(2018) Мулява, Галина Ярославівна; Тимощук, Оксана ЛеонідівнаМагістерська дисертація: 86 с., 9 рис., 15 табл., 1 додатки, 10 джерел. Об’єкт дослідження: рекомендаційні системи, математичні алгоритми машинного навчання, аналіз тональності тексту. Предмет дослідження: аналіз тональності тексту з використанням машинного навчання. Мета магістреської дисертації: дослідження та реалізація алгоритмів машинного навчання для розробки системи рекомендаціій на основі структурованих та неструктурованих даних. Результати: запропоновано власний алгоритм формування рекомендацій на основі структурованих та неструктурованих даних, присутніх в обраній предметній області; практичним результатом роботи є розробка архітектури рекомендаційної системи для вибору розважальних бізнесів на основі запропонованого алгоритм аналізу тональності тексту у вигляді прикладної програми; Напрямок подальших досліджень: впровадження алгоритмів нейронних мереж для оцінки вподобань.Документ Відкритий доступ Оцінювання ризиків операцій на фондовому ринку з використанням методів максимальної правдоподібності(2018) Михальчук, Галина Ігорівна; Каніовська, Ірина ЮріївнаМагістерська дисертація: 158 с., 20 рис., 28 табл., 4 додатки, 24 джерела. Тема: Оцінювання ризиків операцій на фондовому ринку з використанням методів максимальної правдоподібності. Об’єкт дослідження – процес оцінювання ризиків операцій на фондовому ринку. Предмет дослідження – різноманітні методи максимальної правдоподібності, ризики, які виникають при здійсненні операцій на фондовому ринку, та способи роботи з ними. Мета роботи – усунути несуттєвий параметр в оцінюванні ризиків на фондовій біржі з використанням ММП. Методи дослідження – аналіз наукових робіт; експеримент (комп’ютерне моделювання); порівняння; формалізація; узагальнення та систематизація; статистичні методи. Актуальність – результати роботи можуть бути використані для формування резервного капіталу для операцій на фондових ринках. Запропоновано усунути несуттєвий параметр (математичне сподівання гаусівського розподілу) за допомогою ММП в оцінюванні фінансових ризиків з використанням параметричного VaR-підходу. Розроблено програмний продукт, який знаходить ймовірність ризику, час настання ризику, а також величину очікуваних та неочікуваних втрат. Використання ММП показує, що до чверті коштів з резервного капіталу, сформованого за класичним підходом, можуть бути вивільнені. Крім того, за рахунок підбору вагової функції можна врахувати апріорну інформацію, отриману в ході фундаментального та технічного аналізу.