Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування появи «мильних бульбашок» на фінансових ринках

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлефір, Олександр Степанович
dc.contributor.authorБіцан, Ігор Андрійович
dc.date.accessioned2024-05-22T11:38:58Z
dc.date.available2024-05-22T11:38:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДисертацію виконано на 83 аркушах, вона містить 3 додатки та перелік посилань на використані джерела з 30 найменувань. У роботі наведено 16 рисунки та 2 таблиці. Актуальність теми. Фундаментальним призначенням ринку є залучення інвестицій у реальну економіку та оцінка вартості компаній. Але в умовах, коли він перестає адекватно оцінювати вартість акцій компанії, виникає явище відоме як фінансові бульбашки. Вибух фінансових бульбашок призводить до втрати інтересу інвесторів та краху самого ринку. Під фінансовою бульбашкою на ринку фінансового активу розуміють значне перевищення ціни над деякою оцінкою фундаментальної вартості активу протягом періоду часу, що характеризується тривалим зростанням цін з подальшим крахом або значним падінням [1]. Фінансова бульбашка - це одне з найбільш руйнівних явищ економіки. Найбільші фінансові бульбашки найчастіше стають причинами не лише фінансових, а й загальноекономічних криз. Як приклад можна навести Велику депресію, що виникла після схлопування фінансової бульбашки на фондових ринках США у 1929 р., криза 2008 р., спричинена фінансовою бульбашкою на ринку іпотечних цінних паперів, китайська фондова бульбашка 2015 р. та багато інших. У той же час, серед наукових досліджень цієї проблеми, спостерігається інформаційний вакуум, а наявні дослідження не досить точно відповідають специфіці ринків країн, що розвиваються. Негативні наслідки виникнення та схлопування бульбашок зумовлюють необхідність їх ефективної ідентифікації, причому не в пікові моменти напередодні схлопування, а на ранніх стадіях життєвого циклу. Таким чином, актуальність цієї роботи обумовлена такими факторами: - зростання популярності поняття «фінансова бульбашка» в умовах бурхливого та необґрунтованого зростання цін на акції; - відсутність системи економіко-математичних моделей, що дозволяють описувати це явище з урахуванням специфіки країн, що розвиваються. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка та оптимізація економіко-математичної моделі аналізу фінансових бульбашок. Побудувати систему економіко-математичних моделей, що описують явище фінансових бульбашок на ринку, провести емпіричну перевірку запропонованих моделей. Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: − систематизувати існуючі методи прогнозування бульбашок; − розробити модель прогнозування; − розробити математичне та програмне забезпечення для прогнозування бульбашок; − провести експериментальні дослідження з використанням даних ринків. Об’єктом дослідження є фінансові бульбашки та їх види, ринок та основні активи його складових, моделі, способи, алгоритми, процеси та економічні системи, методи визначення бульбашок. Основна увага приділяється поведінці цін на акції та фондових індексів. Досліджувані засоби — інструменти системної інженерії: бізнес-профіль Еріксона-Пенкера, мова моделювання UML; інструменти системи прогнозування: інструменти представлення текстових даних в числовій формі, математичної статистики, класичного аналізу даних, машинного та глибинного навчання, великих даних; діаграми UML, нейронні мережі. Предметом дослідження є cпеціалізований метод системної інженерії для систем прогнозування фінансових бульбашок, методи та моделі бізнес аналізу для системного моделювання бізнес стратегій, механізми та фактори виникнення бульбашок на ринках, що розвиваються. Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися такі методи: методи системного аналізу, методи регресійного аналізу, логоперіодичного аналізу, бізнес-моделювання, аналізу даних, теорії систем, статистичні методи аналізу та прогнозування. Наукова новизна одержаних результатів складається з таких положень: - застосовано та поєднано підходи системної інженерії та підходи проектування систем Data Science, зокрема систем Нейронного Машинного навчання до проблем фінансових бульбашок; - на основі запропонованої схеми взаємодії раціональних та ірраціональних інвесторів розроблено оригінальну модель життєвого циклу фінансової бульбашки, за допомогою якої доведено, що фактори виникнення бульбашок необхідно розділяти на дві групи: умови та детермінанти; - запропоновано програмне забезпечення, яке було операціоналізовано та застосовано для аналізу ринків країн, що розвиваються; - отримані результати дослідження дозволяють точніше ідентифікувати фінансові бульбашки на ринках, що розвиваються на ранніх стадіях їх існування та визначати оптимальні регулятивні заходи мінімізації збитків від бульбашок залежно від їх стадії життєвого циклу. Практичне значення одержаних результатів. Побудована система дозволить тестувати наявність фінансових бульбашок та враховувати отриману інформацію про поточну ситуацію на ринку під час прийняття рішень усіма учасниками ринку цінних паперів. Особливо важливі подібні дослідження для фінансових служб держави, відповідальних за розподіл державних інвестицій та різних резервів, оскільки виявлення бульбашок допоможе уникнути неефективних інвестицій. Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи дисертації представлено та опубліковано на конференції ПМК 2023 (Прикладна Математика Та Комп’ютинг). Публікації. Результати дисертації викладено в науковій праці: - Олефір, О. С. та Біцан І. А. (2023). Система прогнозування бульбашок на фінансових ринках. ПМК 2023. С.75-80.
dc.description.abstractotherThe thesis is presented in 83 pages. It contains 3 appendixes and bibliography of 30 references. 16 figures and 2 tables are given in the thesis. Topic relevance. The fundamental purpose of the market is to attract investments into the real economy and assess the value of companies. But in conditions when it ceases to adequately assess the value of the company's shares, a phenomenon known as financial bubbles arises. The bursting of financial bubbles leads to the loss of interest of investors and the collapse of the market itself. A financial bubble in the market of a financial asset is understood as a significant excess of the price above some estimate of the fundamental value of the asset during a period of time, characterized by a long rise in prices followed by a collapse or a significant fall [1]. A financial bubble is one of the most destructive economic phenomena. The largest financial bubbles are often the cause of not only financial, but also general economic crises. Examples include the Great Depression that followed the bursting of the financial bubble in the US stock markets in 1929, the 2008 crisis caused by the financial bubble in the mortgage securities market, the Chinese stock bubble of 2015, and many others. At the same time, there is an information vacuum among the scientific studies of this problem, and the existing studies do not accurately correspond to the specifics of the markets of developing countries. The negative consequences of the emergence and collapse of bubbles necessitate their effective identification, and not at peak moments on the eve of collapse, but at the early stages of the life cycle. Thus, the relevance of this work is determined by the following factors: - the growing popularity of the concept of "financial bubble" in conditions of rapid and unjustified growth in stock prices; - lack of a system of economic and mathematical models that allow describing this phenomenon taking into account the specifics of developing countries. Thesis connection to scientific programs, plans, and topics. The thesis was prepared according to the scientific research plan of the Applied Mathematics Department of the National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute.” Research goal and objectives. The aim of the dissertation is the development and optimization of an economic-mathematical model for the analysis of financial bubbles. To build a system of economic-mathematical models describing the phenomenon of financial bubbles on the market, to carry out an empirical test of the proposed models. To accomplish this goal, the following objectives were reached: - to systematize the existing bubble forecasting methods; - develop a forecasting model; - to develop mathematical and software for forecasting bubbles; - conduct experimental studies using market data. Object of research is financial bubbles and their types, the market and the main assets of its components, models, methods, algorithms, processes and economic systems, methods of determining bubbles. The main focus is on the behavior of share prices and stock indices. Research tools — system engineering tools: Erickson-Penker business profile, UML modeling language; forecasting system tools: tools for presenting textual data in numerical form, mathematical statistics, classical data analysis, machine and deep learning, big data, visualization, Web development; UML diagrams, neural networks. Subject of research is a specialized system engineering method for financial bubble forecasting systems, methods and models of business analysis for system modeling of business strategies, mechanisms and factors of the emergence of bubbles in developing markets. Methods of research. The work uses methods of system analysis, methods of regression analysis, logoperiodic analysis, business modeling, data analysis, systems theory, statistical methods of analysis and forecasting. Scientific contribution consists of the following: – for the first time, systems engineering approaches and Data Science systems design approaches, in particular Neural Machine Learning systems, were applied and combined to the problems of financial bubbles; – a synthetic criterion for identifying a financial bubble is proposed, based on the simultaneous comparison of current share prices and their long-term trend, as well as the dynamics of the R/B multiplier (market/book value of equity); – systems engineering approaches and Data Science systems design approaches, in particular Neural Machine Learning systems, are applied and combined to the problems of financial bubbles; – on the basis of the proposed scheme of interaction between rational and irrational investors, an original model of the life cycle of a financial bubble was developed, with the help of which it was proved that the factors of the emergence of bubbles must be divided into two groups: conditions and determinants; – software was proposed, which was operationalized and applied for the analysis of the markets of developing countries; - the obtained research results make it possible to more accurately identify financial bubbles in developing markets in the early stages of their existence and to determine optimal regulatory measures to minimize losses from bubbles depending on their stage of the life cycle. Practical value of obtained results. The built system of models will allow testing the presence of financial bubbles and taking into account the information received about the current situation on the market during decision-making by all securities market participants. Such studies are especially important for the financial services of the state, responsible for the distribution of public investments and various reserves, since the detection of bubbles will help to avoid inefficient investments. Approbation of the thesis results. The main ideas and results of the research were presented and published at the AMC 2023 conference (Applied Mathematics and Computing). An article in the journal “System Research and Information Technologies, 2023, № 1” was accepted for publication. Publications. The results of the dissertation are presented in a scientific work: - Олефір, О. С. та Біцан І. А. (2023). Система прогнозування бульбашок на фінансових ринках. ПМК 2023. С.75-80
dc.format.extent121 c.
dc.identifier.citationБіцан, І. А. Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування появи «мильних бульбашок» на фінансових ринках : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Біцан Ігор Андрійович. – Київ, 2024. – 121 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/66841
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбізнес-моделювання
dc.subjectметоди прийняття рішень
dc.subjectархітектура системи
dc.subjectкласифікація бульбашок
dc.subjectкатегоризація та їх методи класифікації
dc.subjectточність класифікації
dc.subject.udc004.032: 330.4
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення системи прогнозування появи «мильних бульбашок» на фінансових ринках
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bitsan_magistr.pdf
Розмір:
2.86 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 (ПМА)
Магістерські роботи