Порівняння оцінок прогнозів на фінансово-економічних даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorХарченко, Роман Андрійович
dc.date.accessioned2021-10-22T09:30:26Z
dc.date.available2021-10-22T09:30:26Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenBachelor thesis: 146 p., 42 figures, 21 tables, 28 sources, 3 appendices. The purpose of the work is to analyze and compare the results of forecasts of the dynamics of financial and economic processes, presented in the form of one- dimensional time series. The paper provides an overview of the properties of the course of modern financial and economic processes, well-known forecasting methods. The statistical tests used to classify processes are described. A general methodology for constructing process models based on the Box- Jenkins methodology is presented. Models of regression analysis and models based on neural networks used for forecasting time series are investigated and built, criteria for the quality of forecast estimates are described. A software product has been developed in the Python 3.7 programming language. in the Jupyter Notebook environment, which allows user to build forecasts of financial and economic time series using ARIMA model, MLP neural network, LSTM neural network. Described in detail the process of constructing and forecasting financial and economic processes based on statistical data. A comparative analysis of the results obtained using various methods is carried out.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 146 с., 42 рис., 21 табл., 28 джерел, 3 додатки. Мета роботи – аналіз та порівняння результатів прогнозів динаміки розвитку фінансово-економічних процесів, представлених у формі одновимірних часових рядів. В роботі наведено огляд властивостей протікання сучасних фінансових та економічних процесів, відомих методів прогнозування. Описано статистичні тести, що використовуються для класифікації процесів. Наведено загальну методику побудови моделей процесів, що базується на методології Бокса-Дженкінса. Досліджено та побудовано моделі регресійного аналізу та моделі на базі нейронних мереж, що використовуються для прогнозування часових рядів, описано критерії якості оцінок прогнозів. Розроблено програмний продукт на мові програмування Python 3.7. у середовищі Jupyter Notebook, що дозволяє будувати прогнози фінансово- економічних часових рядів за допомогою моделі АРІКС, нейронної мережі MLP, нейронної мережі LSTM. Детально описано процес побудови моделей та прогнозування фінансово-економічних процесів на базі статистичних даних. Проведено порівняльний аналіз результатів, отриманих за допомогою різних методів.uk
dc.format.page146 с.uk
dc.identifier.citationХарченко, Р. А. Порівняння оцінок прогнозів на фінансово-економічних даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Харченко Роман Андрійович. – Киів, 2021. – 146 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/44712
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозування часових рядівuk
dc.subjectмодель аріксuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмережа mlpuk
dc.subjectмережа lstmuk
dc.subjectфінансово-економічні процесиuk
dc.subjecttime series forecastinguk
dc.subjectarima modeluk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectmlp networkuk
dc.subjectlstm networkuk
dc.subjectfinancial and economic processesuk
dc.titleПорівняння оцінок прогнозів на фінансово-економічних данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kharchenko_bakalavr.pdf
Розмір:
4.11 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи