Моделі і прогнози діяльності виробничого підприємства

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorГулкевич, Борис Юрійович
dc.date.accessioned2023-09-19T09:01:58Z
dc.date.available2023-09-19T09:01:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 112 с., 17 рис., 21 табл., 2 додатки, 25 джерел. Об'єкт дослідження: два пов’язані набори даних, де перший – експертні оцінки діяльності підприємства, а другий – вибірка даних, які взяті зі звітів про фінансові результати, а також фінансові коефіцієнти, розраховані на їх основі, що потребують подальшого аналізу із виявленням закономірностей та взаємозалежностей між елементами. Предмет дослідження: метод морфологічного аналізу, методи та моделі прогнозування часових рядів: моделі авторегресії, авторегресії – ковзного середнього, авторегресії – інтегрованого ковзного середнього, авторегресії з умовною гетероскедастичністю та взаємодію з часовими рядами, підготовкою даних на їх основі. Мета дослідження: розробка та реалізація програмного продукту для прогнозування результатів діяльності виробничого підприємства якісними та кількісними методами. Результат дослідження: створення програмного продукту за допомогою мови програмування Python у програмному середовищі PyCharm. За допомогою розробленого програмного продукту було проведено морфологічний аналіз об’єкта, а потім побудовано та описано моделі для прогнозування дохідності компанії та обсягів її виробництва.uk
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 112 pages, 17 figures, 21 tables, 2 appendices, 25 sources. The object of the study: we have two related data sets. First one is expert evaluations of the enterprise's activity. Second dataset is a sample of data taken from reports of company’s financial results and calculated on their basis financial ratios. This elements required for further analysis of regularities and interdependencies between datasets elements. Subject of research: method of morphological analysis, methods and models of time series forecasting: autoregression models, autoregression - moving average, autoregression - integrated moving average, autoregression with conditional heteroscedasticity and interaction with time series, data preparation based on them. The purpose of the research is to develop and implement an information system for forecasting the results of the activity of a manufacturing enterprise by qualitative and several methods. Research result: creation of a software product using the Python programming language in the PyCharm programming environment. We carry out a morphological analysis of the object with the help of the developed software product. Then we build and describe the models for forecasting the company's profitability and its production volumes.uk
dc.format.extent112 с.uk
dc.identifier.citationГулкевич, Б. Ю. Моделі і прогнози діяльності виробничого підприємства : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Гулкевич Борис Юрійович. – Київ, 2023. – 112 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60477
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectарuk
dc.subjectарксuk
dc.subjectаріксuk
dc.subjectаругuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectуаругuk
dc.subjectчасовий рядuk
dc.subjectморфологічний аналізuk
dc.subjectaruk
dc.subjectarmauk
dc.subjectarimauk
dc.subjectarchuk
dc.subjectanalysisuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectgarchuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectmorphological analysisuk
dc.titleМоделі і прогнози діяльності виробничого підприємстваuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Gulkevych_bakalavr.pdf
Розмір:
1.29 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