Аналіз і прогнозування макроекономічних процесів альтернативними методами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorТабунщик, Дар’я Сергіївна
dc.date.accessioned2023-09-15T09:11:29Z
dc.date.available2023-09-15T09:11:29Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 101 с., 39 рис., 30 табл., 3 додатки і 27 джерел. Робота присвячена питанню аналізу та прогнозування макроекономічних процесів. Об’єктом дослідження є вивчення комплексного підходу до аналізу макроекономічних процесів, аналізу і прогнозування окремих макроекономічних показників на основі ряду попередніх даних. Робота присвячена аналізу та прогнозуванню макроекономічних показників американського валового внутрішнього продукту, індексу цін на споживання та українського індексу цін виробників за допомогою авторегресійних методів, нечітких правил та нейронної мережі з довгою короткочасною пам’яттю. Мета роботи – дослідження існуючих методів макроекономічного аналізу, прогнозування обраних макроекономінчих показників, реалізація програми, яка виконує прогноз обраними методами, аналіз отриманих за допомогою неї даних та формулювання висновку щодо найкращих методів. Предмет дослідження – математичні моделі та методи, що використовуються для прогнозування макроекономічних процесів. В роботі наведено результати прогнозування даних обраних процесів за допомогою 3-х методів-моделей: авторегресійний, нечіткий та нейронна мережа. Розроблено програмний продукт мовою Python. Для аналізу і прогнозування використані реальні дані за запитом до провайдера фінансової інформації Bloomberg. Усі дані наведені помісячно з серпня 2016 року.uk
dc.description.abstractotherThesis: 101 pp., 39 fig., 30 tables, 3 append., 27 ref. The thesis deals with the analysis and forecasting of macroeconomic processes. The object of research is to study an integrated approach to the analysis of macroeconomic processes, analysis and forecasting of individual macroeconomic indicators based on several preliminary data. The work is devoted to the analysis and forecasting of macroeconomic indicators of the US gross domestic product, the consumer price index and the Ukrainian producer price index using autoregressive methods, fuzzy rules and a neural network with a long short-term memory. The purpose of the paper is to study existing methods of macroeconomic analysis, forecast selected macroeconomic indicators, implement a program that performs the forecast using the selected methods, analyse the data obtained with its help and formulate a conclusion on the best methods. The paper presents the results of forecasting the data of the selected processes using 3 model methods: autoregressive, fuzzy, and neural network. A software product has been developed in Python. For analysis and forecasting, real data were used upon request to the financial information provider Bloomberg. All data are monthly since August 2016.uk
dc.format.extent122 с.uk
dc.identifier.citationТабунщик, Д. С. Аналіз і прогнозування макроекономічних процесів альтернативними методами : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Табунщик Дар’я Сергіївна. – Київ, 2023. – 122 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60366
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectаналіз макроекономічних процесівuk
dc.subjectмакроекономічні показникиuk
dc.subjectanalysis of macroeconomic processesuk
dc.subjectmacroeconomic indicatorsuk
dc.titleАналіз і прогнозування макроекономічних процесів альтернативними методамиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tabunshchyk_bakalavr.pdf
Розмір:
4.34 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