Математичні моделі нелінійних нестаціонарних процесів на фондовому ринку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorЧерниш, Злата Святославівна
dc.date.accessioned2022-02-16T13:03:41Z
dc.date.available2022-02-16T13:03:41Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster thesis: 111 p., 21 fig., 22 tabl., 1 appendix, 23 sources. Object of the study: nonlinear non-stationary processes in the equity market. Subject of the study: mathematical models for forecasting nonlinear non- stationary time series: Autoregressive Integrated Moving Average, Autoregressive Moving Average with eXogenous inputs, Nonlinear Autoregressive Moving Average with eXogenous Inputs, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Purpose of the study: use of mathematical methods and models for building the forecasting models of the objects of investment in the stock market price formation. Results and scientific novelty of research: as result of the study the decision support system was developed for modeling of the facilities in the stock market, which are non-stationary processes, development of mathematical models that take into account exogenous factors, new results of forecasting financial processes, while the data for analysis is collected and systematized in the data warehouse. The system was developed in the development environment PyCharm using the Python 3.9 programming language, the data warehouse was designed in the Microsoft SQL Server database management system.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 111 с., 21 рис., 22 табл., 23 джерела, 1 додаток. Об'єкт дослідження: нелінійні нестаціонарні процеси на ринку цінних паперів. Предмет дослідження: математичні моделі прогнозування нелінійних нестаціонарних часових рядів: інтегровані моделі авторегресії ковзного середнього, моделі авторегресії ковзного середнього з урахуванням впливу зовнішніх факторів, нелінійні моделі авторегресії ковзного середнього з урахуванням впливу зовнішніх факторів, моделі авторегресії з умовною гетероскедастичністю. Мета дослідження: дослідження математичних методів та побудова моделей для оцінювання прогнозу розвитку динаміки ціноутвореня об'єктів інвестування на фондовому ринку. Pезультат та наукова новизна дослідження: розроблено систему підтримки прийняття рішень для моделювання об'єктів інвестування на фондовому ринку, що являються нестаціонарними процесами; на основі статистичних даних побудовано моделі, що враховують зовнішні фактори, при цьому дані для аналізу систематизовано у вигляді сховища даних. Система розроблена у середовищі розробки PyCharm за допомогою мови програмування Python 3.9, сховище даних побудоване у системі управління базами даних Microsoft SQL Server.uk
dc.format.page111 с.uk
dc.identifier.citationЧерниш, З. С. Математичні моделі нелінійних нестаціонарних процесів на фондовому ринку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Черниш Злата Святославівна. – Київ, 2021. – 111 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46544
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавторегресійна умовна гетероскедастичністьuk
dc.subjectекзогенні факториuk
dc.subjectмоделі авторегресіїuk
dc.subjectнелінійністьuk
dc.subjectнестаціонарністьuk
dc.subjectпрогнозuk
dc.subjectфондовий ринокuk
dc.subjectчасовий рядuk
dc.subjectautoregressive conditional heteroscedasticityuk
dc.subjectautoregressive modelsuk
dc.subjectautoregressive modelsuk
dc.subjectexogenous inputsuk
dc.subjectforecastuk
dc.subjectnonlinearityuk
dc.subjectnon-stationarityuk
dc.subjectstock marketuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subject.udc519.216.3uk
dc.titleМатематичні моделі нелінійних нестаціонарних процесів на фондовому ринкуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи