Моделі та методи для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у фінансах
Ескіз недоступний
Дата
2019-06
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 106 c., 34 рис., 12 табл., 20 джерел, 2 додатки
В роботі досліджуються поведінка цін на акції відомих фірм, їх аналіз тапрогнозування. Процеси фінансового ринку, які по своїй природі є нелінійними та нестаціонарними, сьогодні піддаються бурхливому аналізу. Тому для дослідження таких процесів потрібно використовувати відмовідні моделі та методи для оцінювання їх параметрів. В роботі досліджено ряд моделей, що описують нелінійні нестаціонарні процеси.
В роботі здійснено аналіз за допомогою моделей: авторегресії(АР(р)), авторегресії з трендом різних порядків, авторегресії з умовною гетероскедастичністю(АРУГ), узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю(УАРУГ), та експоненційної узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю(ЕУАРУГ). Параметри моделей оцінені за допомогою методу найменших квадратів(МНК). Для аналізу адекватності моделей використовувалися такі критерії якості оцінювання як: коефіцієнт детермінації, сума квадратів похибок, статистика Дарбіна-Уотсона. Для якості отриманих прогнозів використовувалися такі критерії як: середньоквадратична похибка(СКП), середня абсолютна похибка в процентах (САПП) та коефііцієнт Тейла.
Всі обчислення виконані за допомогою власного програмного забезпечення, реалізованого на мові програмування C#, та пакету для статистичної обробки даних Eviews. На основі отриманих даних були побудовані графіки для візуального аналізу роботи програмного продукту. Здійснено порівняльний аналіз результатів, виконаних за допомогою різних інструментаріїв.
Опис
Ключові слова
АР, АРУГ, УАРУГ, ЕУАРУГ, МНК, авторегресія з трендом, СКП, САПП, коефіцієнт Тейла, нелінійні нестаціонарні процеси, критерії адекватності, AR, ARCH, autoregration with trend, GARCH, EGARCH, LSM, SSE, MAPE, coeficient Тail, nonlinear processes, adequacy criterion
Бібліографічний опис
Панченко, Д. В. Моделі та методи для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у фінансах : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Панченко Денис Володимирович. – Київ, 2019. – 120 с.