Моделі і прогнози ринкових ризиків
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 122 с., 9 рис., 25 табл., 40 джерел, 1 додаток.
Мета роботи – розробка та дослідження системи прогнозування
ринкових ризиків з використанням сучасних методів машинного навчання для
підвищення ефективності управління фінансовими ризиками.
Об'єкт дослідження – процес прогнозування ринкових ризиків у
фінансовому секторі.
Предмет дослідження – моделі та методи машинного навчання для
прогнозування ринкових ризиків на основі історичних даних фінансових
ринків.
Методи дослідження – методи машинного навчання, статистичний
аналіз, обробка часових рядів, глибинне навчання, методи оптимізації
параметрів моделей, методи валідації та оцінки ефективності прогнозування.
У роботі досліджено проблематику прогнозування ринкових ризиків у
фінансовому секторі. Розроблено комплексну систему, що включає збір та
обробку фінансових даних, реалізацію різних моделей машинного навчання
(лінійні моделі, ансамблеві методи, LSTM-мережі) та оцінку їх ефективності.
Створено методику оцінки якості прогнозування та запропоновано концепцію
стартап-проекту для комерціалізації розробленої системи.
Практична цінність роботи полягає у створенні ефективної системи
прогнозування ринкових ризиків на мові програмування Python, що дозволяє
підвищити якість управління фінансовими ризиками та оптимізувати процеси
прийняття інвестиційних рішень.
Опис
Ключові слова
ринкові ризики, машинне навчання, фінансові дані, прогнозування, lstm, xgboost, lightgbm, біржові дані, market risks, machine learning, financial data, forecasting, stock exchange data
Бібліографічний опис
Ревенко, І. Є. Моделі і прогнози ринкових ризиків : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ревенко Ілля Євгенович. - Київ, 2024. - 123 с.