Інформаційна система для прогнозування волатильності фінансових процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorБлагой, Володимир Олегович
dc.date.accessioned2019-09-23T08:10:09Z
dc.date.available2019-09-23T08:10:09Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThe work consists of 113 p., 19 fig., 6 tables, 2 append 21 sources. The theme: «Information system for forecasting volatility of the financial processes». In this paper, an information system for forecasting the volatility of financial processes is implemented, a study is conducted on the behavior of prices of shares of firms of world scale, data analysis and forecasting. Volatility is a heteroscedastic process, that is, the process in which the variance changes over time, therefore, this information system deals with non-stationary and nonlinear financial processes. Many volunteers are being attracted to predict volatility today due to the fact that this is quite promising, but for the study of non-stationary processes it is necessary to use appropriate models and appropriate estimation methods, because different models show mixed results for different data. Using this information system, an analysis was made using autoregression (AR (q)), autoregression with the trend of the specified order, auto regression with conditional heteroskedasticity (ARCH) and generalized ARCH (GARCH). The estimation of model parameters was carried out using the least squares (LSM) and recursive LSM (RLSM) method. During the work, the results of these methods were compared. The criteria for evaluating the quality were used, namely, the determination coefficient, the error squares, and the Darbin-Watson statistics. The criteria for estimating the quality of forecasts were the sum square error (SSE), the mean absolute percentage error (MAPE) and the Tayla coefficient. The information system is developed in the Matlab programming language. All calculations are done using own software product.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 113 с., 19 рис., 6 табл., 2 додатки, 21 джерело. В даній роботі реалізовано інформаційну систему для прогнозування волатильності фінансових процесів, відбувається дослідження поведінки цін акцій фірм світового масштабу, аналіз даних та прогнозування. Волатильність є гетероскедастичним процесом, тобто, процесом в якого дисперсія змінюється з часом, отже, дана інформаційна система має справу з нестаціонарними та нелінійними фінансовими процесами. Сьогодні для прогнозування волатильності залучається багато експертів, через те що це є досить перспективно, але для дослідження нестаціонарних процесів потрібно використовувати відповідні моделі та відповідні методи оцінювання, через те, що для різних даних різні моделі показують неоднозначні результати. З допомогою даної інформаційної системи здійснюється аналіз використовуючи авторегресію (АР(q)), авторегресію з трендом вказаного порядку, авторегресію з умовною гетероскедастичністю (АРУГ) та з узагальненою АРУГ (УАРУГ). Оцінка параметрів моделей відбувалася за допомогою методу найменших квадратів (МНК) та рекурсивного МНК (РМНК). Під час роботи було порівняно результати роботи даних методів. Були використані критерії якості оцінювання, а саме коефіцієнт детермінації, сума квадратів похибок та статистика Дарбіна-Уотсона. Для оцінки якості прогнозів були використані критерії середньоквадратична похибка (СКП), середня абсолютна похибка в процентах (САПП) та коефіцієнт Тейла. Інформаційна система розроблена на мові програмування Matlab. Всі обчислення виконано за допомогою власного програмного продукту.uk
dc.format.page111 с.uk
dc.identifier.citationБлагой, В. О. Інформаційна система для прогнозування волатильності фінансових процесів : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Благой Володимир Олегович. - Київ, 2019. - 111 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29398
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectАРuk
dc.subjectАРУГuk
dc.subjectавторегресія з трендомuk
dc.subjectУАРУГuk
dc.subjectМНКuk
dc.subjectРМНКuk
dc.subjectСКПuk
dc.subjectСАППuk
dc.subjectкоефіцієнт Тейлаuk
dc.subjectкритерій Дарбіна-Уотсонаuk
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk
dc.subjectкритерії адекватностіuk
dc.subjectARuk
dc.subjectARCHuk
dc.subjectautoregration with trenduk
dc.subjectGARCHuk
dc.subjectEGARCHuk
dc.subjectLSMuk
dc.subjectRLSMuk
dc.subjectSSEuk
dc.subjectMAPEuk
dc.subjectcoeficient Тailuk
dc.subjectDurbin-Watson statisticuk
dc.subjectnonlinear non-stationary processesuk
dc.subjectadequacy criterionuk
dc.titleІнформаційна система для прогнозування волатильності фінансових процесівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Blahoi_bakalavr.docx
Розмір:
7.34 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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