Система для моделювання і прогнозування попиту на споживчі товари
Loading...
Date
2018
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Магістерська дисертація: 133 с., 44 рис., 25 табл., 2 додатки, 25 джерел.
Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні фінансово-економічні процеси формування попиту на споживчі товари, представлені фактичними даними.
Предметом дослідження є математичні моделі та методи прогнозування: регресія, МГУА, нейронні мережі.
Мета дослідження: розробка системи підтримки прийняття рішень та її застосування для побудови адекватних моделей вибраних процесів, оцінювання прогнозів і порівняльний аналіз альтернативних методів прогнозування.
Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці вітчизняних і зарубіжних вчених в галузі економічної теорії, математичного моделювання нестаціонарних процесів. В ході роботи над магістерською дисертацією створено програмний продукт для проведення обчислювальних експериментів за допомогою регресійних моделей, МГУА, нейронних мереж. Проведено порівняльний аналіз усіх методів на реальних статистичних даних. Методологія реалізована на основі уже відомих методів та з використанням власних розробок. Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програмування R. Надано рекомендації до подальших досліджень.
За результатами роботи опубліковано статтю в журналі «Системні науки і кібернетика».
Розроблена система для прогнозування має впровадження в компанії СМАРТ Бізнес.
Description
Keywords
математичне моделювання, економетрика, макроекономіка, нестаціонарні процеси, тренд, гетероскедастичність, метод групового урахування аргументів, нейронні мережі, group method of data handling, neural networks, econometrics, mathematical modeling, macroeconomics, nonstationary processes, trends, heteroskedasticity
Citation
Белас, А. О. Система для моделювання і прогнозування попиту на споживчі товари : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Белас Андрій Олегович. – Київ, 2018. – 133 с.