Вибір та оцінка якості моделей прогнозування фінансових показників з урахуванням характеристик вхідних даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМілявський, Юрій Леонідович
dc.contributor.authorБойніцька, Софія Валентинівна
dc.date.accessioned2024-02-06T12:03:48Z
dc.date.available2024-02-06T12:03:48Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 151 с., 16 рис., 20 табл., 1 додаток, 71 джерело. Актуальність роботи зумовлена швидкими темпами змін у фінансовому середовищі та необхідністю оперативної та точної інформації для ефективного управління ресурсами. Об’єктом дослідження є моделі прогнозування фінансових показників на фінансовому ринку. Метою роботи є автоматизований вибір та оцінка якості моделей прогнозування фінансових показників, в залежності від характеристик, які притаманні вхідним даним. Предметом дослідження є ефективність різних моделей прогнозування фінансових показників, в залежності від характеристик вхідних даних. Дослідження спрямоване на вивчення їхньої точності при аналізі та управлінні фінансовими ризиками. Результатом дослідження є створення алгоритму вибору найкращої моделі прогнозування для вхідних даних на основі їх характеристик та розробка програмного продукту на мові програмування Python Наукова новизна дослідження полягає в тому, що у ньому вперше була розроблена методологія, яка співвідносить характеристики вхідних даних до найбільш доцільних моделей для прогнозування для кожного випадку, а також у створенні програмного забезпечення, універсального для різноманітних фінансових даних.
dc.description.abstractotherMaster's Thesis: 151 p., 16 fig., 20 tabl., 1 appendix, 71 ref. The relevance of the work is driven by rapid changes in the financial environment and the need for timely and accurate information for effective resource management. The research focuses on forecasting models for financial indicators in the financial market. The objective of the study is the automated selection and assessment of the quality of forecasting models of financial indicators, depending on the characteristics inherent in the input data. The subject of the research is the efficiency of different models for forecasting financial indicators, depending on the characteristics of input data. The study aims to examine their accuracy in analyzing and managing financial risks. The result of the research is the development of an algorithm for selecting the best forecasting model for input data based on their characteristics and the creation of a software product using the Python programming language. The scientific novelty of the research lies in the development of a methodology that correlates the characteristics of input data with the most appropriate models for forecasting in each case. Additionally, the creation of software that is universal for various financial data contributes to the novelty of the study.
dc.format.extent151 с.uk
dc.identifier.citationБойніцька, С. В. Вибір та оцінка якості моделей прогнозування фінансових показників з урахуванням характеристик вхідних даних : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бойніцька Софія Валентинівна. - Київ, 2024. - 151 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64338
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectфінансовий показникuk
dc.subjectчасовий рядuk
dc.subjectвхідні даніuk
dc.subjectвибір моделейuk
dc.subjectхарактеристикиuk
dc.subjectстратегічне управлінняuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectfinancial indicatoruk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectinput datauk
dc.subjectmodel selectionuk
dc.subjectcharacteristicsuk
dc.subjectstrategic managementuk
dc.subject.udc303.732.4uk
dc.titleВибір та оцінка якості моделей прогнозування фінансових показників з урахуванням характеристик вхідних данихuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Boinitska_magistr.pdf
Розмір:
2.63 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