Моделі та методи для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у фінансах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorПанченко, Денис Володимирович
dc.date.accessioned2019-09-16T14:55:57Z
dc.date.available2019-09-16T14:55:57Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThesis: 106 p., 34 figures, 12 tables, 20 sources, 2 appendixes The paper investigates the behavior of prices for shares of known firms, their analysis and prediction. Financial market processes, which by their nature are nonlinear and non-stationary, are now undergoing a rigorous analysis. Therefore, to study such processes, it is necessary to use rejection models and methods for evaluating their parameters. A series of models describing nonlinear non-stationary processes are investigated in this paper. The analysis is carried out using models: autoregression (AR ), autoregression with a trend of different orders, autoregression with conditional heteroskedasticity (ARCH), generalized autoregression with conditional heteroskedasticity (GARCH), and exponential generalized autoregression with conditional heteroskedasticity (EGARCH). Model parameters are estimated using the least squares method (LSM). For the analysis of the adequacy of the models, the following criteria for the quality of evaluation were used: determination coefficient, error squared, and the Darbin-Watson statistics. For the quality of the predictions received, the following criteria were used: the mean square error (MSE), the average absolute error in percent (MAPE), and the Tayle coefficient. All calculations are made using their own software, implemented in the C # programming language, and the Eviews statistical data processing package. On the basis of the obtained data, graphs were constructed for visual analysis of the work of the software product. A comparative analysis of the results carried out with the help of various tools is carried out.uk
dc.description.abstractukДипломна 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.uk
dc.format.page120 с.uk
dc.identifier.citationПанченко, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29313
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectАРuk
dc.subjectАРУГuk
dc.subjectУАРУГuk
dc.subjectЕУАРУГuk
dc.subjectМНКuk
dc.subjectавторегресія з трендомuk
dc.subjectСКПuk
dc.subjectСАППuk
dc.subjectкоефіцієнт Тейлаuk
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk
dc.subjectкритерії адекватностіuk
dc.subjectARuk
dc.subjectARCHuk
dc.subjectautoregration with trenduk
dc.subjectGARCHuk
dc.subjectEGARCHuk
dc.subjectLSMuk
dc.subjectSSEuk
dc.subjectMAPEuk
dc.subjectcoeficient Тailuk
dc.subjectnonlinear processesuk
dc.subjectadequacy criterionuk
dc.titleМоделі та методи для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у фінансахuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Panchenko_bakalavr.docx
Розмір:
4.42 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