Прогнозування фінансових показників із використанням зовнішніх інформаційних факторів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorЗаваріхін, Володимир Олександрович
dc.date.accessioned2026-02-02T11:14:37Z
dc.date.available2026-02-02T11:14:37Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: процес прогнозування динаміки фінансових показників із використанням зовнішніх інформаційних факторів Предмет дослідження: методи та підходи до використання зовнішніх факторів у моделі регресійного прогнозування, зокрема із застосуванням рекурентних нейронних мереж Мета дослідження: дослідити та проаналізувати існуючі підходи до багатофакторного прогнозування фінансових показників та методів вибору ознак, і на основі найкращих з них розробити власну модель прогнозування із використання зовнішніх інформаційних факторів. У роботі було досліджено підходи до прогнозування фінансових показників, використання зовнішніх даних та їхнього впливу на якість моделей. Було зібрано, оброблено такі зовнішні фактори як тональність новин, динаміка цін акцій компаній-конкурентів, змін прогнозів аналітиків та інсайдерські транзакції, та оцінено їхню важливість у моделі прогнозування ціни акцій на основі LSTM. Результати роботи моделей було оцінено за допомогою показників RMSE, MAE, MAPE та R2, на основі яких було визначено ефективність додавання зовнішніх даних для покращення якості прогнозу. Програмний продукт створений з використанням мови програмування Python.
dc.description.abstractotherResearch object: the process of forecasting the dynamics of financial indicators using external information factors Subject of research: methods and approaches to the use of external factors in regression forecasting models, in particular with the use of recurrent neural networks Purpose: to investigate and analyze existing approaches to multifactorial forecasting of financial indicators and methods of feature selection, and based on the best of them, to develop our own forecasting model using external information factors. The work investigated approaches to forecasting financial indicators, the use of external data, and their impact on the quality of models. External factors such as news sentiment, stock price dynamics of competing companies, changes in analysts' forecasts, and insider transactions were collected and processed, and their importance in the LSTM-based stock price forecasting model was assessed. The results of the models were evaluated using RMSE, MAE, MAPE, and R2 indicators, based on which the effectiveness of adding external data to improve the quality of the forecast was determined. The software product was created using the Python programming language.
dc.format.extent121 с.
dc.identifier.citationЗаваріхін, В. О. Прогнозування фінансових показників із використанням зовнішніх інформаційних факторів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Заваріхін Володимир Олександрович. – Київ, 2025. – 121 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78584
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectбагатофакторне прогнозування
dc.subjectважливість ознак
dc.subjectфінансові показники
dc.subjectLSTM
dc.subject.udc303.732.4+004.8
dc.titleПрогнозування фінансових показників із використанням зовнішніх інформаційних факторів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zavarikhin_magistr.pdf
Розмір:
5.79 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

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи