Моделі для прогнозування розвитку нестаціонарних фінансово-економічних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorГаніна, Анастасія Вікторівна
dc.date.accessioned2020-08-27T13:29:14Z
dc.date.available2020-08-27T13:29:14Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenBachelor thesis: 141 p., 90 figures, 13 tables, 8 sources, 2 appendices Modeling and forecasting of financial and economic processes with the help of difference equations are considered. The behavior of stock prices of well-known companies, their analysis and forecasting is studied. An information and analytical system for modeling and forecasting of stationary and nonstationary financial and economic processes on the basis of regression models and their modifications is designed and software implemented. Namely: autoregression (AR), autoregression with moving average (ARMA), autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) models were developed. The parameters of the models are estimated using the least squares (LS) method and the recursive least squares (RLS) method. The coefficient of determination, the sum of squares of errors, and Darbin-Watson statistics were used to analyze the adequacy of the models constructed. The average absolute error and the average absolute error in percent were used for the quality of the obtained forecasts. The thesis describes the results of forecasting asset prices using the created software product and package for statistical data processing Eviews. Graphic materials for visual analysis are presented and a comparative analysis of the results using different tools is performed. The information processing system was implemented on the basis of .Net Framework 4.5 using the C# programming language in Visual Studio 2017.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 141 c., 90 рис., 13 табл., 8 джерел, 2 додатки Розглянуто моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів за допомогою регресійних різницевих рівнянь. Досліджено поведінку цін на акції відомих компаній, їх аналіз та прогнозування. Спроектована інформаційно-аналітична система для моделювання та прогнозування стаціонарних і нестаціонарних фінансово-економічних процесів на базі авторегресійних моделей та їх модифікацій. А саме: авто регресії (АР), авторегресії з ковзним середнім (АРКС), авторегресії з умовною гетероскедастичністю (АРУГ), узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю (УАРУГ). Параметри математичних моделей оцінені за допомогою методу найменших квадратів (МНК) та рекурсивного методу найменших квадратів (РМНК). Для аналізу адекватності побудованих моделей використовувалися коефіцієнт детермінації, сума квадратів похибок, статистика Дарбіна-Уотсона. Для якості отриманих прогнозів використовувалися середня абсолютна похибка та середня абсолютна похибка в процентах. У роботі описано результати прогнозування цін активів за допомогою створеного програмного продукту та пакету для статистичної обробки даних Eviews. Наведені графічні матеріали для візуального аналізу та здійснено порівняльний аналіз результатів, виконаних за допомогою різних інструментаріїв. Система реалізована на базі платформи .Net Framework 4.5 з використанням мови програмування C# у середовищі Visual Studio 2017.uk
dc.format.page141 с.uk
dc.identifier.citationГаніна, А. В. Моделі для прогнозування розвитку нестаціонарних фінансово-економічних процесів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Ганіна Анастасія Вікторівна. – Київ, 2020. – 141 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/35857
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk
dc.subjectАРКСuk
dc.subjectАРuk
dc.subjectАРУГuk
dc.subjectУАРУГuk
dc.subjectрегресійне моделюванняuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectсистема підтримки прийняття рішеньuk
dc.subjectnonlinear nonstationary processesuk
dc.subjectARuk
dc.subjectARMAuk
dc.subjectARCHuk
dc.subjectGARCHuk
dc.subjectregressive modelinguk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectdecision support systemsuk
dc.titleМоделі для прогнозування розвитку нестаціонарних фінансово-економічних процесівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Hanina_bakalavr.docx
Розмір:
4.73 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи