Моделювання і прoгнoзувaння нелінійних прoцeciв у фiнaнcoвій сфері

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузнєцова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorКостенко, Максим Олегович
dc.date.accessioned2024-02-12T14:38:02Z
dc.date.available2024-02-12T14:38:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМaгicтeрcькa диceртaцiя: 91 c., 23 риc., 25 тaбл., 1 дод., 23 джeрeла. Об'єкт дослідження – нелінійні нестаціонарні процеси на фондовому ринку. Предмет дослідження – математичні моделі прогнозування нелінійних нестаціонарних часових рядів, оцінювання та аналіз якості прогнозу. Мeтoди дocлiджeння – рeгрeciйний aнaлiз, методи мoдeлювaння i прoгнoзувaння чacoвиx рядiв, сучасні штучні нейроні мережі для прогнозування. Мета дослідження – дослідження математичних методів та побудова моделей для прогнозування динаміки ціноутворення акцій на фондовому ринку. Проведене теоретичне дослідження фокусувалося на аналізі нелінійних фінансових процесів, використовуючи моделі ARIMA, LSTM та NARX. У ході дослідження детально розглядались особливості цих моделей для моделювання та прогнозування динаміки часових рядів на фінансових ринках. Наголошено на використанні цих моделей для аналізу та прогнозування нелінійних змін у фінансовій сфері, зокрема в контексі відсутності потрібної кількості даних. Описане дослідження спрямоване на розуміння та моделювання складних, нелінійних взаємодій, які характеризують фінансові процеси, та використання відповідних математичних інструментів для прогнозування та управління цими процесами.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 91 p., 23 fig., 25 tabl., 1 appendix, 23 references. Object of the research – nonlinear non-stationary processes in the stock market. Subject of the research – mathematical modelsfor forecasting nonlinear non-stationary time series, evaluation and analysis of forecast quality. Research methods – the theory of time series modeling and forecasting, regression analysis, modern artificial neural networks for forecasting. Purpose of the research – use of mathematical methods and models for building the forecasting models of the objects of investment in the stock market price formation. The conducted theoretical research focused on the analysis of non-linear financial processes using ARIMA, LSTM and NARX models. In the course of the study, we thoroughly consider the features of these models for modeling and forecasting the dynamics of time series on financial markets. Emphasis is placed on using these models to analyze and predict non-linear changes in the financial sphere, particularly in the context of the required amount of data. The described research is aimed at understanding and modeling the complex, non-linear interactions that characterize financial processes, and the use of appropriate mathematical tools for forecasting and managing these processes.
dc.format.extent91 с.
dc.identifier.citationКостенко, М. О. Моделювання і прoгнoзувaння нелінійних прoцeciв у фiнaнcoвій сфері : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Костенко Максим Олегович. - Київ, 2024. - 91 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64468
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмоделі авторегресії
dc.subjectнелінійність
dc.subjectнестаціонарність
dc.subjectпрогноз
dc.subjectфондовий ринок
dc.subjectчасовий ряд
dc.subjectarima
dc.subjectlstm
dc.subjectnarx
dc.subjectautoregressive models
dc.subjectforecast
dc.subjectnonlinearity
dc.subjectnon-stationarity
dc.subjectstock market
dc.subjecttime series
dc.subject.udc519.216.3
dc.titleМоделювання і прoгнoзувaння нелінійних прoцeciв у фiнaнcoвій сфері
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kostenko_magistr.pdf
Розмір:
1.45 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