Система для моделювання і прогнозування попиту на споживчі товари

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorБелас, Андрій Олегович
dc.date.accessioned2018-06-21T08:12:19Z
dc.date.available2018-06-21T08:12:19Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 133 p., 44 fig., 25 tabl., 2 appendixes, 25 sources. The topic of the research: “System for modeling and forecasting demand for consumer goods”. The object of the research is nonlinear nonstationary financial and economic processes of forming demand for consumer goods, presented by real data. Subject of research are mathematical models and forecasting techniques: regression, GMDH, neural networks. The goal of the research: construction of decision-making support system with using adequate models of selected processes, forecast evaluation and comparative analysis of alternative methods of predicting financial and economic processes. Theoretical and methodological basis of the research are works of local and foreign scientists in the field of economic theory, mathematical modeling of nonstationary processes. During the master’s thesis elaboration software for computational experiments was created using regression, GMDH, neural networks. A comparative analysis of all the methods on real statistics was completed. The methodology is implemented on the basis of some known algorithms, using own development. The software is implemented using programming language R. The recommendations for further researches were presented.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 133 с., 44 рис., 25 табл., 2 додатки, 25 джерел. Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні фінансово-економічні процеси формування попиту на споживчі товари, представлені фактичними даними. Предметом дослідження є математичні моделі та методи прогнозування: регресія, МГУА, нейронні мережі. Мета дослідження: розробка системи підтримки прийняття рішень та її застосування для побудови адекватних моделей вибраних процесів, оцінювання прогнозів і порівняльний аналіз альтернативних методів прогнозування. Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці вітчизняних і зарубіжних вчених в галузі економічної теорії, математичного моделювання нестаціонарних процесів. В ході роботи над магістерською дисертацією створено програмний продукт для проведення обчислювальних експериментів за допомогою регресійних моделей, МГУА, нейронних мереж. Проведено порівняльний аналіз усіх методів на реальних статистичних даних. Методологія реалізована на основі уже відомих методів та з використанням власних розробок. Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програмування R. Надано рекомендації до подальших досліджень. За результатами роботи опубліковано статтю в журналі «Системні науки і кібернетика». Розроблена система для прогнозування має впровадження в компанії СМАРТ Бізнес.uk
dc.format.page133 с.uk
dc.identifier.citationБелас, А. О. Система для моделювання і прогнозування попиту на споживчі товари : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Белас Андрій Олегович. – Київ, 2018. – 133 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23551
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectматематичне моделюванняuk
dc.subjectеконометрикаuk
dc.subjectмакроекономікаuk
dc.subjectнестаціонарні процесиuk
dc.subjectтрендuk
dc.subjectгетероскедастичністьuk
dc.subjectметод групового урахування аргументівuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectgroup method of data handlinguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjecteconometricsuk
dc.subjectmathematical modelinguk
dc.subjectmacroeconomicsuk
dc.subjectnonstationary processesuk
dc.subjecttrendsuk
dc.subjectheteroskedasticityuk
dc.subject.udc004.942:519.216.3uk
dc.titleСистема для моделювання і прогнозування попиту на споживчі товариuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи