Прогнозування економічних процесів на основі новин з відкритих джерел за допомогою нейронних мереж

Ескіз недоступний

Дата

2024

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Об’єктом дослідження є економічні процеси та їхнє прогнозування на основі даних про курси валют і новин із відкритих джерел. Предметом дослідження є використання нейронних мереж для інтеграції числових і текстових даних з метою підвищення точності прогнозування. Метою роботи є розробка моделі прогнозування економічних процесів, яка враховує не лише історичні числові дані, а й текстовий контекст новин із відкритих джерел, що впливають на економічну динаміку. У роботі досліджено еволюцію методів прогнозування економічних процесів та роль текстових даних у формуванні економічних очікувань. Було розроблено базову модель LSTM, яка використовує історичні дані валютних курсів, та покращено її за рахунок інтеграції текстових ознак за допомогою методів Word2Vec, GloVe та BERT. Проведено аналіз точності моделей за метриками RMSE, R2 та MAE, що дозволило визначити ефективність використання сучасних підходів до обробки тексту та їх інтеграції у фінансові прогнози. Програмний продукт розроблено з використанням мови програмування Python.

Опис

Ключові слова

аналіз новин, нейронні мережі, lstm, nlp, word2vec, glove, bert, news analysis, neural networks

Бібліографічний опис

Машталяр, Ю. О. Прогнозування економічних процесів на основі новин з відкритих джерел за допомогою нейронних мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Машталяр Юрій Орестович. - Київ, 2024. - 113 с.

DOI