Моделі та прогнози нелінійних нестаціонарних фінансово-економічних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorМельник, Тимофій Олексійович
dc.date.accessioned2023-09-25T07:22:47Z
dc.date.available2023-09-25T07:22:47Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 137 с., 49 рис., 9 табл., 2 дод., 27 джерел. НЕЛІНІЙНІ НЕСТАЦІОНАРНІ ПРОЦЕСИ, ФІНАНСОВО- ЕКОНОМІЧНІ ПРОЦЕСИ, ПРОГНОЗУВАННЯ, ЧАСОВІ РЯДИ, НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, LSTM МЕРЕЖА, RNN МЕРЕЖА, АРІКС, САРІКС Мета роботи – порівняння результатів прогнозів зміни цін на акції компанії, що представлені у формі часових рядів, вибір найкращої моделі з обґрунтованим рішенням. В роботі представлено огляд властивостей протікання сучасних нелінійних нестаціонарних фінансово економічних процесів, методів прогнозування, інструментів реалізації, статистичних тестів для визначення виду процесу, критерії оцінки якості прогнозу. Проведено глибокий аналіз та побудовані моделі на основі регресій та нейронних мереж. Програмний продукт розроблено у середовищі Jupyter Notebook мовою програмування Python. Проведено порівняльний аналіз, комбінування оцінок прогнозів, складено відповідні рейтинги.uk
dc.description.abstractotherThesis: 137 p., 49 fig., 9 tabl., 2 app., 27 references. NON-LINEAR NON-STATIONARY PROCESSES, FINANCIAL AND ECONOMIC PROCESSES, FORECASTING, TIME SERIES, NEURAL NETWORKS, LSTM NETWORK, RNN NETWORK, ARIX, SARIX. The purpose of the work is to compare the results of price change forecasts for the company's shares, presented in the form of time series, to choose the best model with a reasoned decision. The work presents an overview of the flow properties of modern non-linear non- stationary financial and economic processes, forecasting methods, implementation tools, statistical tests for determining the type of process, criteria for assessing the quality of the forecast. An in-depth analysis was conducted and models based on regressions and neural networks were built. The software product is developed in the Jupyter Notebook environment using the Python programming language. Conducted comparative analysis, combination of forecast estimates, appropriate ratings were compiled.uk
dc.format.extent137 с.uk
dc.identifier.citationМельник, Т. О. Моделі та прогнози нелінійних нестаціонарних фінансово-економічних процесів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Мельник Тимофій Олексійович. – Київ, 2023. – 137 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60505
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk
dc.subjectфінансово-економічні процесиuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectlstm мережаuk
dc.subjectrnn мережаuk
dc.subjectаріксuk
dc.subjectсаріксuk
dc.subjectnon-linear non-stationary processesuk
dc.subjectfinancial and economic processesuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectlstm networkuk
dc.subjectrnn networkuk
dc.subjectarixuk
dc.subjectsarixuk
dc.titleМоделі та прогнози нелінійних нестаціонарних фінансово-економічних процесівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Melnyk_bakalavr.pdf
Розмір:
3.32 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи