Спеціалізована комп’ютерна система фінансового обліку з прогнозуванням майбутніх витрат

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТесленко, Олександр Кирилович
dc.contributor.authorМайстренко, Єгор Іванович
dc.date.accessioned2026-01-16T09:50:48Z
dc.date.available2026-01-16T09:50:48Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність теми. Зростання обсягів персональних фінансових операцій, цифровізація банківських послуг та поширення онлайн-платежів формують нові вимоги до інструментів управління домашніми фінансами. Традиційні методи ведення обліку втрачають ефективність через відсутність автоматизації, аналітики та можливостей прогнозування. Сучасні тенденції демонструють підвищений попит на системи, здатні автоматично збирати транзакції, категоризувати витрати, аналізувати поведінкові патерни та передбачати майбутні фінансові потреби. Розробка спеціалізованої комп’ютерної системи з інтегрованим модулем прогнозування витрат є актуальним напрямом, що дозволяє забезпечити користувачеві не лише облік, а й підтримку прийняття рішень та формування довгострокових фінансових стратегій. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого управління персональними фінансовими даними в межах домашньої бухгалтерії. Предметом дослідження є методи, моделі та програмні засоби побудови спеціалізованої комп’ютерної системи для ведення домашньої бухгалтерії з алгоритмами прогнозування майбутніх витрат. Мета роботи — розроблення та реалізація спеціалізованої комп’ютерної системи для ведення домашньої бухгалтерії, що поєднує автоматизований облік витрат, інтелектуальну категоризацію транзакцій і модуль прогнозування майбутніх витрат на основі математичних моделей часових рядів та методів машинного навчання. Дослідження спрямоване на створення архітектури, здатної забезпечити точність прогнозів, стабільність роботи системи, безпечну взаємодію з даними та можливість подальшого масштабування функціональності. Наукова новизна роботи полягає в комплексному поєднанні статистичних, стохастичних, машинно-навчальних та нейромережевих моделей у межах єдиного гібридного прогнозного модуля, інтегрованого в систему домашньої бухгалтерії. Запропоновано підхід до формалізації фінансових часових рядів, що враховує сезонність, структурні зміни та поведінкові фактори, а також методику побудови сервісної архітектури, яка дозволяє гнучко обирати та комбінувати моделі прогнозування залежно від характеристик даних. Реалізовані методи підвищують точність прогнозів і розширюють аналітичні можливості персональних фінансових систем. Практична цінність роботи полягає у створенні повнофункціональної програмної системи, яка забезпечує зручний облік витрат, автоматизовану обробку транзакцій, адаптивну візуалізацію та генерацію фінансових прогнозів. Інтегрований модуль прогнозування може бути використаний для планування бюджету, аналізу майбутніх витрат та оцінювання можливих фінансових ризиків. Розроблене рішення може бути застосоване в персональних фінансових сервісах, мобільних застосунках або як складова ширших фінансових платформ. Структура та обсяг роботи. Магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів і висновків. У вступі наведено загальну характеристику теми, обґрунтовано актуальність, сформульовано мету, завдання та визначено наукову новизну й практичну значущість роботи. У першому розділі проаналізовано сучасні підходи до автоматизації домашньої бухгалтерії та математичні методи прогнозування фінансових витрат, а також проведено огляд існуючих систем. У другому розділі визначено вимоги до розроблюваної системи, обґрунтовано архітектурні та алгоритмічні рішення та формалізовано методи прогнозування, що інтегруються в систему. У третьому розділі представлено архітектуру програмного забезпечення, описано вибір інструментів і реалізацію основних модулів, включно з модулем прогнозування. У четвертому розділі виконано демонстрацію роботи програмної системи та проведено комплексне її тестування. У висновках узагальнено результати проведеного дослідження.
dc.description.abstractotherRelevance of the Topic. The growth of personal financial transactions, the digitalization of banking services, and the widespread adoption of online payments create new demands for personal finance management tools. Traditional accounting methods are losing effectiveness due to the lack of automation, analytics, and forecasting capabilities. Current trends indicate an increasing demand for systems capable of automatically collecting transactions, categorizing expenses, analyzing behavioral patterns, and predicting future financial needs. The development of a specialized computer system with an integrated expense forecasting module is a timely direction, providing users not only with accounting capabilities but also supporting decision-making and long-term financial strategy planning. Object of Research: The process of automated management of personal financial data within the scope of home accounting. Subject of Research: Methods, models, and software tools for developing a specialized computer system for home accounting with algorithms for predicting future expenses. Aim of the Study: To design and implement a specialized computer system for home accounting that combines automated expense tracking, intelligent transaction categorization, and a module for forecasting future expenses based on time series mathematical models and machine learning methods. The research focuses on creating an architecture that ensures forecast accuracy, system stability, secure data handling, and the possibility of further functional scalability. Scientific Novelty: The study introduces a comprehensive integration of statistical, stochastic, machine learning, and neural network models within a single hybrid forecasting module embedded in a home accounting system. An approach to formalizing financial time series that considers seasonality, structural changes, and behavioral factors is proposed, alongside a methodology for building a service-oriented architecture that allows flexible selection and combination of forecasting models depending on data characteristics. The implemented methods enhance forecasting accuracy and expand the analytical capabilities of personal finance systems. Practical Significance: A fully functional software system has been developed, providing convenient expense tracking, automated transaction processing, adaptive visualization, and financial forecast generation. The integrated forecasting module can be used for budget planning, analyzing future expenses, and evaluating potential financial risks. The developed solution can be applied in personal finance services, mobile applications, or as part of broader financial platforms. Structure and Scope of the Study: The master’s thesis consists of an introduction, four chapters, and conclusions. The introduction presents a general overview of the topic, justifies its relevance, formulates the aim and objectives, and defines the scientific novelty and practical significance of the work. The first chapter analyzes modern approaches to automating home accounting and mathematical methods for forecasting financial expenses, including a review of existing systems. The second chapter defines the requirements for the developed system, justifies architectural and algorithmic decisions, and formalizes the forecasting methods integrated into the system. The third chapter presents the software architecture, describes the selection of tools, and details the implementation of core modules, including the forecasting module. The fourth chapter demonstrates the system’s operation and presents comprehensive testing. The conclusions summarize the results of the conducted research. Keywords: home accounting, expense forecasting, time series, machine learning, financial analytics, client-server system.
dc.format.extent78 с.
dc.identifier.citationМайстренко, Є. І. Спеціалізована комп’ютерна система фінансового обліку з прогнозуванням майбутніх витрат : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Майстренко Єгор Іванович. – Київ, 2025. – 78 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78180
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectдомашня бухгалтерія
dc.subjectпрогнозування витрат
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectфінансова аналітика
dc.subjectклієнт-серверна система
dc.subjecthome accounting
dc.subjectexpense forecasting
dc.subjecttime series
dc.subjectmachine learning
dc.subjectfinancial analytics
dc.subjectclient-server system.
dc.subject.udc004.62
dc.titleСпеціалізована комп’ютерна система фінансового обліку з прогнозуванням майбутніх витрат
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (СПСКС)
Магістерські роботи