Прогнозування часових рядів економічної природи

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСелін, Юрій Михайлович
dc.contributor.authorАфзель, Абдулла Сохельович
dc.date.accessioned2025-07-31T13:45:40Z
dc.date.available2025-07-31T13:45:40Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломний проект присвячений розробці інформаційної системи для прогнозування економічних часових рядів. У роботі поєднуються теоретичні засади аналізу динамічних економічних даних із практичною реалізацією програмного продукту, який автоматизує процеси обробки та моделювання. Актуальність теми зумовлена зростаючими потребами бізнесу й державних установ у точному прогнозуванні показників, що зазнають регулярних коливань, таких як ВВП, інфляція, валютні курси, ринкові ціни тощо. Зважаючи на ускладнення економічного середовища, традиційні підходи дедалі частіше доповнюються або замінюються моделями машинного навчання. Метою практики стало створення повноцінної інформаційної системи, здатної виконувати прогнозування економічних часових рядів із використанням сучасних методів та інструментів. У рамках практики були виконані такі основні завдання: - проведено огляд сучасних методів аналізу та прогнозування часових рядів: ARIMA, Prophet, LSTM; - класифіковано типи економічних рядів, визначено особливості сезонності, трендів і циклів; - обґрунтовано вибір математичних моделей для обробки економічних даних; - спроєктовано архітектуру інформаційної системи з урахуванням функціональних і нефункціональних вимог; - реалізовано програмну частину системи із застосуванням мов Python та бібліотек Pandas, scikit-learn, TensorFlow, Prophet; - проведено функціонально-вартісний аналіз і техніко-економічне обґрунтування вибраного підходу; - протестовано систему на реальних наборах економічних даних. Практичне значення полягає у створенні робочого інструменту, який може застосовуватися для аналітики, планування та прийняття рішень як на рівні підприємств, так і в державних структурах. Проет включає: 115 сторінок; 34 рисунки, 16 таблиць; 2 додатки; 45 використаних джерел. Робота є результатом поєднання сучасних знань з прикладної математики, системного аналізу та програмної інженерії, що підтверджує готовність студента до самостійної професійної діяльності.
dc.description.abstractotherThe diploma project is dedicated to the development of an information system for forecasting economic time series. The work combines the theoretical foundations of dynamic economic data analysis with the practical implementation of a software product that automates data processing and modeling tasks. The relevance of the topic is driven by the growing demand from businesses and public institutions for accurate forecasting of indicators subject to regular fluctuations, such as GDP, inflation, exchange rates, market prices, and more. As economic conditions become increasingly complex, traditional approaches are increasingly being supplemented or replaced by machine learning models. The main goal of the project was to develop a full-fledged information system capable of forecasting economic time series using modern methods and tools. The following key tasks were carried out: - A review of modern methods for time series analysis and forecasting, including ARIMA, Prophet, and LSTM; - Classification of economic time series types, with an analysis of seasonality, trends, and cycles; - Justification of mathematical models selected for processing economic data; - Design of the information system architecture, taking into account functional and non-functional requirements; - Implementation of the system using Python and libraries such as Pandas, scikit-learn, TensorFlow, and Prophet; - Functional-cost analysis and technical-economic justification of the selected approach; - System testing on real-world economic datasets. The practical value of the project lies in the creation of a working tool that can be used for analytics, planning, and decision-making both at the enterprise level and within public sector institutions. The project includes: - 115 pages; - 34 figures, 16 tables; - 2 appendices; - 45 references. This work represents a synthesis of modern knowledge in applied mathematics, systems analysis, and software engineering, demonstrating the student’s readiness for independent professional activity.
dc.format.extent125 с.
dc.identifier.citationАфзель, А. С. Прогнозування часових рядів економічної природи : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Афзель Абдулла Сохельович. - Київ, 2025. - 125 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75322
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування економічних часових рядів
dc.subjectarima
dc.subjectprophet
dc.subjectlstm
dc.titleПрогнозування часових рядів економічної природи
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Afzel_bakalavr.pdf
Розмір:
3.26 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи