Корисність властивості декомпозиції дискретних вейвлетів в роботі з масивами фінансових даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЮрчук, Василь Миколайович
dc.contributor.authorСлупчук, Євгеній Віталійович
dc.date.accessioned2024-06-25T12:54:30Z
dc.date.available2024-06-25T12:54:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 51 сторінка, 29 першоджерел, 45 слайдів презентації. Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків та списку використаної літератури. Вейвлет-аналіз є гнучким і не вимагає строгих припущень щодо процесу генерування даних: він за своєю сутністю, має здатність представляти дуже складні дані без необхідності знати їхню функціональну форму. Це дуже корисно для фінансів, оскільки процес, що лежить в основі набору даних, не завжди точно відомий. У роботі розглянуто застосування вейвлет-аналізу для фінансових та даних. Було застосовано дискретне вейвлет-перетворення для двох реальних фінансових рядів та впроваджено техніку з апробацією комп’ютерної статистичної програми “R”. Також розглянуто питання вибору вейвлета з міркувань розуміння простоти механізмів та практичної реалізації. Показано та проаналізовано на прикладах статистичного кореляційного аналізу, динамічного кореляційного аналізу, прогнозування фінансових часових рядів та спільного руху між фінансовими змінними з використанням підходу Wavelet Coherence ефективність вейвлет обробки. Проведений числовий та графічний аналіз до і після вейвлет перетворення фінансових даних, що відображено у відповідних таблицях та графіках. Практична цінність результатів полягає у застосуванні для визначення розривів або зміни режиму фінансово часових рядів. Також можна застосовувати для прогнозування фінансових часових рядів у короткочасній перспективі для моделей, які не потребують серйозних припущень.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 51 pages, 29 primary sources, 45 presentation slides. The work consists of an introduction, two chapters, conclusions and a list of used literature. Wavelet analysis is flexible and does not require rigid assumptions about the data generation process: it inherently has the ability to represent very complex data without needing to know its functional form. This is very useful for finance, since the process underlying the data set is not always precisely known. The dissertation deals with the application of wavelet analysis for financial and data. A discrete wavelet transform was applied to two real financial series and the technique was implemented with the approbation of the computer statistical program "R". Also important is the question of choosing a wavelet with a measurement of understanding the simplicity of the mechanisms and practical implementation. The effectiveness of wavelet processing is shown and analyzed using the examples of statistical correlation analysis, dynamic correlation analysis, forecasting of financial time series and co-movement between financial changes using the Wavelet Coherence approach. Conducted numerical and graphical analysis before and after the wavelet transformation of financial data, which is reflected in the corresponding tables and graphs. The practical value of the results exists in the combination to identify discontinuities or regime changes in financial time series. Can also be added to forecast financial time series in the short term for models that do not require heavy assumptions.
dc.format.extent51 с.
dc.identifier.citationСлупчук, Є. В. Корисність властивості декомпозиції дискретних вейвлетів в роботі з масивами фінансових даних : магістерська дис. : 111 «Математика» / Слупчук Євгеній Віталійович. – Київ, 2024. – 51 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67419
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвейвлет
dc.subjectдискретне вейвлет перетворення
dc.subjectметод Хаара
dc.subjectстатичний кореляційний аналіз
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectмодель ARIMA
dc.subject.udc519.7, 004.4
dc.titleКорисність властивості декомпозиції дискретних вейвлетів в роботі з масивами фінансових даних
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Slupchuk_magistr.pdf
Розмір:
1.91 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 (МАтаТЙ)
Магістерські роботи