Аналіз та прогнозування фінансових рядів, що містять неповні дані

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузнєцова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorСкрипко, Тимофій Юрійович
dc.date.accessioned2023-09-11T13:36:14Z
dc.date.available2023-09-11T13:36:14Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломнаа робота: 115 с., 25 рис., 16 табл., 2 додатки, 7 джерел. Дана робота присвячена дослідженню і прогнозуванню фінансових рядів, що містять неповні дані, а також впливу методів відновлення даних на результати прогнозування. Об’єкт дослідження – зміни фінансових показників акцій таких компаній як Tesla, Amazon і Microsoft за різні періоди часу. Предмет дослідження – методи заповнення пропусків в даних: інтерполяційні, статистичні, машинного навчання; а також методи та моделі прогнозування часових рядів: авторегресійні моделі та нейронні мережі. Мета дослідження – розробка програмного продукту для відновлення та прогнозування даних фінансових рядів. Результат роботи – програмний продукт реалізований мовою програмування Python. За допомогою продукту побудовано та проаналізовано методи і моделі обробки даних фінансових рядів.uk
dc.description.abstractotherBachelor’s thesis: 115 p., 25 fig., 16 tab., 2 appendices, 7 references. This work is dedicated to the investigation and forecasting of financial series containing incomplete data, as well as the impact of data recovery methods on forecasting results. The research object is the financial indicators of stocks of companies such as TESLA, Amazon, and Microsoft for different time periods. The research subject is the methods of filling data gaps: interpolation, statistical, machine learning, as well as methods and models for forecasting time series: autoregressive models and neural networks. The research aim is to develop a software product for data recovery and forecasting of financial series. The result of the work is a software product implemented in the Python programming language. The product allows for the construction and analysis of methods and models for processing financial series data.uk
dc.format.extent115 с.uk
dc.identifier.citationСкрипко, Т. Ю. Аналіз та прогнозування фінансових рядів, що містять неповні дані : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Скрипко Тимофій Юрійович. – Київ, 2023. – 115 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60204
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectфінансові рядиuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнеповні даніuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectfinancial time seriesuk
dc.subjectincomplete datauk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleАналіз та прогнозування фінансових рядів, що містять неповні даніuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи