Регресійні і байєсівські моделі і методи аналізу фінансово-економічних процесів
Вантажиться...
Дата
2018
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 87 ст., 24 рис., 34 табл., 3 додатки, 19 джерел.
Актуальність теми: аналіз, моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів являється основою при розробці управлінських рішень на всіх рівнях господарської ієрархії. Дана задача характеризується підвищеною складністю та неоднозначністю. Тому постає питання у ефективному аналізі та розробці таких моделей та методів, які будуть коректно описувати сучасні фінансово-економічні процеси.
Метою дослідження є аналіз фінансово-економічних процесів та розробка моделей для їх прогнозування, використовуючи статистичні економічні дані.
Об’єктом дослідження є статистичні дані щодо фінансово-економічних процесів, які описуються часовими рядами та потребують ефективної аналітичної обробки з метою виявлення практично корисних знань, необхідних для прийняття управлінських рішень в економіці. Предметом дослідження є математичні моделі моделювання та прогнозування часових рядів, а саме: моделі регресійного аналізу, метод групового урахування аргументів, динамічні мережі Байєса. Наукова новизна одержаних результатів: запропоновані методи та моделі для побудови прогнозу фінансово-економічних процесів на основі статистичних даних. Виконаний порівняльний аналіз обраних методів та моделей.
Опис
Ключові слова
регресійний аналіз, байєсівські мережі, метод групового урахування аргументів, інтелектуальний аналіз даних, прогнозування, regression analysis, dynamic Bayesnic networks, group method of data handling, data mining, forecasting
Бібліографічний опис
Хоцянівська, Л. О. Регресійні і байєсівські моделі і методи аналізу фінансово-економічних процесів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Хоцянівська Лідія Олександрівна. – Київ, 2018. – 113 с.