Порівняльний аналіз підходів та методів оцінювання емоційного забарвлення фінансової інформації про поточний стан компанії

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСирота, С. В.
dc.contributor.authorАгафонов, Д. С.
dc.date.accessioned2023-05-24T13:49:10Z
dc.date.available2023-05-24T13:49:10Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractІснує декілька теорій щодо ефективності ринків, що ціни відображають всю відому інформацію та пристосовуються до нової інформації або складаються випадковим чином. Одна з застосованих серед учасників фінансових ринків теорій – Гіпотеза ефективного ринку (Efficient Market Hypothesis EMH – гіпотеза, згідно з якою вся суттєва інформація негайно та повною мірою відбивається на ринковій курсовій вартості цінних паперів) Юджина Фами [1]. У цій теорії було описано три рівні ринкової ефективності: слабкої, середньої та сильної форми. Середня ефективність означає, що поточна ціна відображає всю загальнодоступну інформацію, і прихована інсайдерська інформація може призвести до зміни руху ціни.uk
dc.description.abstractotherThis article discusses neural network architecture and its applications for extracting sentiment from special financial text and label it. News and investor sentiment are important factors in securities prices in the financial markets. Thus, using the capabilities of modern NLP approaches to analyze financial sentiment is a crucial component in identifying patterns and trends that are beneficial to market participants and regulators. Analysis of financial sentiment is a difficult task due to the specialized language and the lack of labeled data in this area. General purpose models are not effective enough due to the specialized language used in the financial context. Pre-trained language models can help with this problem, as they require fewer examples, and can be further taught on specific corpora. In recent years, methods using Transformer-based transfer learning, such as BERT, have performed well in text classification tasks, including sentiment analysis.uk
dc.format.pagerangeС. 129-139uk
dc.identifier.citationСирота, С. В. Порівняльний аналіз підходів та методів оцінювання емоційного забарвлення фінансової інформації про поточний стан компанії / Сирота С. В., Агафонов Д. С. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2022. П'ятнадцята конференція магістрантів та аспірантів Київ, 16-18 листопада 2022 р. : збірник тез доповідей. - Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. - С. 129-139.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/56051
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2022. П'ятнадцята конференція магістрантів та аспірантів Київ, 16-18 листопада 2022 р. : збірник тез доповідейuk
dc.subject.udc519.688uk
dc.titleПорівняльний аналіз підходів та методів оцінювання емоційного забарвлення фінансової інформації про поточний стан компаніїuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
PMA-Syrota_Ahafonov_P129-139.docx
Розмір:
247.22 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Секція 1. ПМА «Прикладна математика»