Моделі для аналізу та прогнозування боргових криз країн світу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorПилипенко, Денис Сергійович
dc.date.accessioned2020-03-05T09:09:24Z
dc.date.available2020-03-05T09:09:24Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster thesis: 83 p., 28 tabl., 8 fig., 2 appendixes, 39 sources. The purpose of this paper is to study the history of sovereign defaults of different countries and to model the corresponding processes for forecasting Ukraine's default in the coming years. The object of study is the sovereign defaults, their nature, causes and ways of overcoming them. The subject of the study is the methods and models of classification of large volumes of data used in forecasting tasks (logistic regression, reference vector method, neural network and random forest). The paper investigates the problem of insolvency of the countries of the world, examines various types of sovereign defaults, investigates the causes and factors that caused the debt crises, analyzes the consequences of these events. The modern methodologies for forecasting the default process are considered, as well as the significant factors that precede the default and the parameters that will best simulate the relevant process. The result of the work is to identify the main factors and causes that precede a country's default, and to analyze the current approach to modeling processes leading to default. During the work, a decision-making system was implemented based on modeling the default process studied in the work in Python programming language using libraries for data analysis.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 83 с., 28 табл., 8 рис., 2 дод., 39 джерел. Метою написання даної роботи є дослідження історії суверенних дефолтів різних країн та моделювання відповідних процесів для прогнозування суверенних дефолтів в найближчі роки. Об’єктом дослідження є суверенні дефолти, їх сутність, причини виникнення та шляхи подолання. Предметом дослідження є методи та моделі класифікації великих обсягів даних, які застосовуються в задачах прогнозування (логістична регресія, метод опорних векторі, нейронна мережа та випадковий ліс). У роботі досліджується проблема неплатоспроможністі країн світу, розглянуто різні види суверенних дефолтів, досліджені причини та фактори, що викликали боргові кризи, проаналізовані наслідки цих подій. Розглянуто сучасні методології щодо прогнозування процесу дефолту, а також, виявлено вагомі фактори, що передують дефолту, та параметри, які дозволять якнайкраще змоделювати відповідний процес. Результатом роботи є виявлення основних факторів та причин, що передують дефолту країни, та аналіз сучасного підходу до моделювання процесів, що призводить до дефолту. Під час роботи реалізовано систему прийняття рішень на основі моделювання процесу дефолту, дослідженого в роботі, на мові програмування Python з використанням бібліотек для аналізу даних.uk
dc.format.page84 с.uk
dc.identifier.citationПилипенко, Д. С. Моделі для аналізу та прогнозування боргових криз країн світу : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Пилипенко Денис Сергійович. – Київ, 2019. – 84 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32124
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectдефолтuk
dc.subjectдержавні облігаціїuk
dc.subjectборгова кризаuk
dc.subjectризикuk
dc.subjectзовнішній боргuk
dc.subjectВВПuk
dc.subjectdefaultuk
dc.subjectgovernment bondsuk
dc.subjectdebt crisisuk
dc.subjectriskuk
dc.subjectforeign debtuk
dc.subjectGDPuk
dc.subject.udc519.6uk
dc.titleМоделі для аналізу та прогнозування боргових криз країн світуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Pylypenko_magistr.docx
Розмір:
922.37 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи