Система підтримки прийняття рішень для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у фінансах
Вантажиться...
Дата
2020
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 118с., 44 рис., 36 табл., 1 додаток, 18 джерел.
Дана робота присвячена вивченню методів прогнозування та методик
побудови моделей нелінійних нестаціонарниї процесів, а саме методу
рекурентних нейронних мереж та застосування його на статистичних наборах
фінансових даних.
Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні процеси, подані у
вигляді статистичних даних стосовно ціноутворення акцій великих світових
технологічних компаній.
Предметом дослідження є ймовірнісно-статистичні та методи
інтелектуального аналізу даних для моделювання і прогнозування розвитку
нелінійних нестаціонарних процесів, множини критеріїв для аналізу
адекватності моделей та оцінювання якості прогнозів.
Метою магістерської роботи є вивчення основних засад побудови
моделей та прогнозування з використанням нейронної мережі LSTM, а також
розробка програмного продукту для отримання практичних результатів та
порівняння роботи алгоритму на різних наборах фінансових даних.
Опис
Ключові слова
нелінійні нестаціонарні процеси, фінансові процеси, акції компаній, інтелектуальний аналіз даних, рекурентні нейронні мережі, прогнозування, nonlinear processes, financial processes, company stocks, intellectual analysis of data, recurrent neural networks, forecasting
Бібліографічний опис
Гуць, Є. В. Система підтримки прийняття рішень для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у фінансах : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Гуць Євгеній Віталійович. – Київ, 2020. – 118 с.