Система підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування ринкового ризику

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorСмиковська, Дарина Василівна
dc.date.accessioned2021-09-13T12:36:20Z
dc.date.available2021-09-13T12:36:20Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenBachelor thesis: 129 p., 11 tabl., 44 fig., 2 append., 28 sources. Theme: decision support system for modeling and forecasting market risk. This work considers the problem of modeling, forecasting and analyzing of market financial risks using the VaR methodology and created a decision support system. Object of research: decision support system for modeling and forecasting market risk. Subject of research: approach to market risk management using VaR methodology. The aim of the work is to improve an accuracy of market risk assessment by building high-quality heteroskedastic models for predicting volatility. A decision support system based on autoregressive conditionally heteroskedastic models has been created, which allows to visually reflect the market situation, assess volatility and make a forecast based on the analysis of real data. The system is implemented in a multi-paradigm numerical computing environment PyCharm by using a programming language Python. Examples of application software for forecasting is given on the basis of real financial data. For analysis and forecasting, real data from Netflix has been used: stock prices have been used for the past five years.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 129 с., 11 табл., 44 рис., 2 дод., 28 джерел. Тема: система підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування ринкового ризику. У даній роботі розглянуто задачу моделювання, прогнозування і оцінювання ринкових ризиків з використанням методології VaR та побудована система підтримки прийняття рішень. Об’єкт дослідження – система підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування ринкового ризику. Предмет дослідження: підхід до менеджменту ринкового ризику з використанням методології VaR. Мета роботи – покращити точність оцінки ринкового ризику шляхом побудови якісних гетероскедастичних моделей для прогнозування волатильності. Створено систему підтримки прийняття рішень на базі авторегресійних умовно гетероскедастичних моделей, що надає змогу наочно відобразити ситуацію на ринку, оцінити волатильність та зробити прогноз на основі аналізу реальних даних. Система реалізована на мові програмування Python. Наведено приклади роботи програми на основі реальних фінансових даних. Використані дані цінами на акції компанії Netflix за останні п’ять років.uk
dc.format.page129 с.uk
dc.identifier.citationСмиковська, Д. В. Система підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування ринкового ризику : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Смиковська Дарина Василівна. - Киів, 2021. - 129 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43732
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectринковий ризикuk
dc.subjectгетероскедастичні процесиuk
dc.subjectволатильністьuk
dc.subjectАРУГuk
dc.subjectУАРУГuk
dc.subjectвартість під ризикомuk
dc.subjectmarket riskuk
dc.subjectheteroscedastic processesuk
dc.subjectvolatilityuk
dc.subjectСППРuk
dc.subjectcost at riskuk
dc.subjectARCHuk
dc.subjectGARCHuk
dc.titleСистема підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування ринкового ризикуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Smykovska_bakalavr.pdf
Розмір:
2.94 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи