Моделювання інвестиційного портфеля E-commerce компаній
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація на тему «Моделювання інвестиційного
портфеля E-commerce компаній» містить 89 сторінок, 34 рисунки, 1 таблицю.
Перелік посилань нараховує 61 найменування.
Актуальність теми. Для сучасного суспільства характерна потреба в
точному прогнозуванні. Наприклад, уряди хочуть передбачити тенденцію
багатьох показників, таких як безробіття, інфляція, промислове виробництво,
а також очікувані податкові надходження, щоб сформулювати ефективну
політику.
За своєю суттю прогнозування дуже пов’язане з розпізнаванням
закономірностей: припущення про те, що може статися в майбутньому,
залежить від розпізнавання повторюваних шаблонів у попередніх
реалізаціях. Зараз, особливо за сучасних макроекономічних умов, є
непростим завдання передбачити процес розвитку фінансових ринків, просто
спостерігаючи за попередніми їх цінами.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами.
Магістерська дисертація на здобуття ступеня магістра виконувалась в
Національному технічному університеті України «Київський політехнічний
інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень
кафедри економічної кібернетики за темою «Глобалізація напрямків
формування промислового потенціалу в умовах постіндустріальних
трансформацій» (№ДР 011U007817).
Мета та завдання роботи. Визначення дієвих методів прогнозування
цін акцій та моделювання інвестиційного портфеля, а також створення
програмного продукту, який зможе автоматизувати процес виконання таких
цілей.
Об’єкт та предмет дослідження. Об’єктом дослідження даної роботи
є процес формування інвестиційного портфелю фондових акцій з найменшим
ризиком, який враховує інші зовнішні фактори окрім макроекономічних, а
предметом – оцінка ситуації на фондовому ринку, прогнозування ринкових
цін фондових акцій у майбутньому та оцінка потенційних ризиків на ринку.
У ході виконання роботи було розглянуто 3 акції, зокрема, Microsoft,
Amazon, та Facebook (Meta). Модель адаптується до типів акцій, що
розглядаються та коригує свої передбачення з метою отримання мінімальної
похибки від фактичних. На виході модель видає стратегію керування
портфелем на протязі наступного місяця, побудовану на основні
прогнозованих даних.
Методи дослідження. В ході виконання магістерської дисертації було
досліджено різні методи прогнозування ринкових цін акцій, було розроблено
модель для визначення оптимального інвестиційного портфелю та його
вартість. Після цього даний алгоритм було автоматизовано у вигляді
розробленого програмного додатку.
Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у тому, що до
цього не було апробовано генеративні адверсійні мережі для прогнозування
цін акцій із додаванням сентимент аналізу соціальних мереж. До цього були
апробовані роботи лише на історичних ринкових даних без показнику
настрою ринку.
Практична значущість. Дана робота показує що тип нейронних
мереж GAN дає гарні результати для прогнозування цін акцій. Але при
сучасній нестабільній ситуацій на ринку просто використати нейронну
мережу недостатньо, тому після додавання сентимент аналізу учасників
ринку модель є більш стійкою до несподіваних змін на фондовому ринку.
Апробація результатів роботи. Результатом дослідження є створення
моделі керування портфелем, яка прогнозує розвиток використаних
фондових активів та створює стратегію керування ними на основі отриманих
прогнозованих даних. Ефективність моделі перевіряється на прогнозованих
та фактичних історичних даних за розглянутий часовий період.
– Стаття: Юхименко Г.К., Лазаренко І.С. Прогнозування цін акцій
на фондовому ринку за допомогою генеративних змагальних мереж та
сентимент-аналізу соціальних мереж. Modeling the development of the
economic systems. 2022. (фахове видання, категорії Б);
– Тези: Юхименко Г.К. Моделювання процесу розвитку фондових
активів за допомогою генеративних нейронних мереж. Modern research in
world science: матеріали X Міжнародної науково-практичної конференції, 25-
27 грудня 2022 року. м. Львів, 2022.
Опис
Ключові слова
інвестиційний портфель, фондовий ринок, модель Марковіца, модель Хуанга-Літценбергера, рекурентні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, енеративні нейронні мережі, сентимент аналіз, соціальні мережі, метод ARIMA, метод Метрополіса-Хастінгса, акція, stock, stock market, investment portfolio, Markowitz model, Huang-Litzenberger model, recurrent neural networks, convolutional neural networks, generative neural networks, sentiment analysis, social networks, ARIMA method, Metropolis-Hastings method
Бібліографічний опис
Юхименко, Г. К. Моделювання інвестиційного портфеля E-commerce компаній : магістерська дис. : 051 Економіка / Юхименко Ганна Костянтинівна. – Київ, 2022. – 89 с.