Оптимізаційна аналітика у формуванні інвестиційного портфеля підприємства
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація Крикуна Євгена Олександровича на тему «Оптимізаційна аналітика у формуванні інвестиційного портфеля підприємства» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024, Київ.
Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Виконана в обсязі 134 сторінки, містить 24 рисунки, 25 таблиць та 1 додаток.
Актуальність теми. Ефективне управління інвестиційним портфелем є ключовою задачею сучасної економіки, особливо в умовах глобалізації, динамічних змін фінансових ринків та зростаючої невизначеності. Використання інноваційних підходів, таких як Big Data, машинне навчання (Deep Learning) та Data Science, дозволяє підвищити точність прогнозів, знизити ризики й оптимізувати структуру портфеля. Алгоритми прогнозування й автоматизованої оптимізації забезпечують адаптацію до змін у зовнішньому середовищі. Актуальність теми зумовлена потребою в нових методологіях, що поєднують теоретичні основи інвестиційного аналізу з інноваційними рішеннями для управління портфелем в умовах цифрової трансформації.
Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Магістерська дисертація виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень кафедри економічної кібернетики за темою «Аналітика та моделювання економічного розвитку в імперативах Trans Tech».(№ 0123U101760). Роль автора полягає у визначенні оптимального портфелю акцій, ґрунтовному аналізі портфельної теорії, оптимізаційних методів та методів прогнозування часових рядів.
Метою магістерською дисертації є ґрунтовний аналіз теоретичних засад портфельної теорії, розробка та застосування оптимізаційних моделей для формування ефективного інвестиційного портфеля, а також проведення прогнозного аналізу динаміки історичних цін акцій із використанням методів класичного машинного навчання та алгоритмів глибокого навчання. Особливу увагу приділено порівняльному аналізу результатів, отриманих різними підходами, із подальшим проведенням економічної оцінки й формуванням обґрунтованих інвестиційних рішень та рекомендацій для створення оптимального портфеля.
Завдання дослідження: розкрити сутність, зміст інвестиційних проєктів та портфельної теорії; дослідити методи прогностичної аналітики класичного машинного навчання для роботи із часовими рядами; здійснити підбір та обґрунтувати підходи о визначення наповнення оптимального інвестиційного портфелю. Провести аналіз та оцінку оптимізаційних методів для формування оптимального портфелю; дослідити аналітичний інструментарій прогнозування часових рядів; провести аналітичне моделювання для визначення ефективності інвестиційних проєктів. Провести прогностичну аналітику реалізації інвестиційного портфелю з використанням методів аналізу часових рядів; використання аналітичних методів машинного навчання для аналізу та прогнозування результатів реалізації інвестиційних проєктів; провести компаративний аналіз та розробити рекомендації для формування оптимального інвестиційного портфелю на основі економіко-математичного моделювання та аналізу даних.
Об’єктом дослідження: є проєкти інвестиційної діяльності підприємства, у вигляді формування портфелю акцій.
Предметом дослідження – є аналітичні методи та практичні аспекти використання сучасних підходів до формування оптимального інвестиційного портфелю, зокрема застосування алгоритмів прогнозування часових рядів і методів аналізу великих даних. Особлива увага приділена інструментам машинного навчання, глибокого навчання (Deep Learning) і Data Science для прогнозування фінансових показників та формування ефективних інвестиційних рішень в умовах цифрової трансформації економіки. В додаток до цього, важливим аспектом є порівняльний аналіз отриманих результатів, який є підґрунтям проведення економічної аналітики отриманих результатів.
Методи дослідження. аналітичний, емпіричний, індукція, дедукція, оптимізаційний, прогностичний, компаративний.
Наукова новизна одержаних результатів. Елементами наукової новизни магістерської дисертації є: порівняльний аналіз двох видів прогностично-аналітичного інструментарію: цін акцій та коваріаційної матриці, удосконалено підхід побудови ARIMA моделі шляхом додаткового покрокового навчання.
Практичне значення одержаних результатів. Розроблений аналітично-математичний інструментарій, зокрема RNN, DNN та ARIMA моделі, мають вагоме практичне застосування у формуванні оптимального інвестиційного портфеля. Їх використання, у поєднанні з удосконаленою моделлю оптимізації портфеля, забезпечує досягнення ефективних результатів, що можуть бути успішно впроваджені у практичну діяльність.
Апробація результатів магістерської дисертації: Виступ на конференції з публікацією тез доповіді: Krykun Y. Lazarenko I., Data mining techniques for portfolio building. Моделювання та прогнозування економічних процесів: зб. тез доп. XVІII Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 5 груд. 2024 р. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во «Політехніка», 2024. URL: https://mpeproc.fmm.kpi.ua
Публікації. Стаття (видання категорії Б): Lazarenko I., Krykun Y. Portfolio management with time series analysis methods Economic bulletin of National technical university of Ukraine «Kyiv polytechnical institute». 2024. No 29. URL: https://ev.fmm.kpi.ua/article/view/309267/300787
Опис
Ключові слова
економічна аналітика, прогнозування, машинне навчання, часові ряди, оптимізація, інвестиційний проєкт, інвестиційний портфель
Бібліографічний опис
Крикун, Є. О. Оптимізаційна аналітика у формуванні інвестиційного портфеля підприємства : магістерська дис. : 051 Економіка / Крикун Євген Олександрович. – Київ, 2024. – 134 с.