Порівняльний аналіз методів прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorСкомороха, Катерина Ігорівна
dc.date.accessioned2020-11-16T09:21:30Z
dc.date.available2020-11-16T09:21:30Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractДипломна робота: 123 с., 23 рис., 18 табл., 2 додатки, 10 джерел. Об'єкт дослідження: нелінійні нестаціонарні процеси, представлені часовими рядами. Мета роботи: побудова математичних моделей процесів в економіці та фінансах; оцінювання прогнозів; розробка програмного забезпечення для виконання обчислювальних експериментів. Метод дослідження: математичні моделі і методи аналізу процесів в економіці та фінансах. В роботі проведений огляд існуючих систем для аналізу часових рядів. Наведено моделі та методи прогнозування. Розглянуто і проаналізовано статистичні тести для аналізу. Створено програмне забезпечення для моделювання та прогнозування процесів на базі авторегресійних моделей з ковзним середнім. В роботі порівняно прогнозування вибраних цін акцій за допомогою як власного програмного продукту, так і існуючого аналогу для статистичної обробки даних. Система реалізована на базі платформи .Net Framework з використанням мови програмування C#, наведено приклади застосування програми для прогнозування реальних цін акцій компаній та процесу Лоренца. Розглянуто шляхи можливого подальшого вдосконалення системи.uk
dc.description.abstractenBachelor thesis: 123 p., 23 fig., 18 tabl., 2 appendixes, 10 sources. Object of research: nonlinear nonstationary processes represented by time series. Objective: building mathematical models of economic and financial processes; evaluation of forecasts; development of software to perform computational experiments. Method of research: mathematical models and methods of analysis economic and financial processes. The paper reviews the most modern systems for time series analysis. Some of the known models and methods of forecasting are given. There are considered and analyzed statistical tests. A software for analytical modeling and forecasting processes to exchange models is based on autoregressive moving average was created. The paper compares the forecasting of selected stock prices using both its own software product and the existing analogue for statistical data processing. The system is implemented on the platform .Net Framework using the programming language C #, there are examples of programs for forecasting real stock prices and Lorenz process. There are ways of possible further improve the system.uk
dc.format.page123 с.uk
dc.identifier.citationСкомороха, К. І. Порівняльний аналіз методів прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Скомороха Катерина Ігорівна. - Киів, 2020. - 123 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37394
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнелінійні процесиuk
dc.subjectнестаціонарні процесиuk
dc.subjectмодель авторегресії ковзного середньогоuk
dc.subjectсистема підтримки прийняття рішеньuk
dc.subjectnonlinear processesuk
dc.subjectnonstationary processesuk
dc.subjectautoregression models moving averageuk
dc.subjectdecision support systemsuk
dc.titleПорівняльний аналіз методів прогнозування нелінійних нестаціонарних процесівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Skomorokha_bakalavr.pdf
Розмір:
2.07 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи