Прогнозування економічної стійкості країн методами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: х 118, 11 табл., 23 рис., 2 додатки, 14 джерел.
Об'єкт дослідження – макроекономічні показники країн світу за період 1997–2024 років. Предмет дослідження – методи прогнозування економічної стійкості країн та інтерпретації результатів на основі алгоритмів машинного навчання і композитних індексів. Мета роботи – розробка системи прогнозування економічної стійкості країн на основі Composite Resilience Index із застосуванням методів машинного навчання, SHAP-інтерпретації моделей та кластеризації з визначенням кількісних меж класів стійкості. Актуальність – в умовах глобальної економічної нестабільності, наслідків пандемії COVID-19 та збройних конфліктів своєчасне виявлення і прогнозування кризових станів національних економік є критично важливим для прийняття обґрунтованих управлінських рішень на національному та міжнародному рівнях. Результати роботи – розроблено програмно-аналітичну систему, що інтегрує дані World Bank API та IMF DataMapper для 172 країн, будує індекс методом головних компонент, навчає та порівнює чотири моделі прогнозування, забезпечує SHAP-інтерпретацію прогнозів та класифікує країни за рівнем економічної стійкості на три кластери з визначеними кількісними межами.
Опис
Ключові слова
макроекономіка, економічні ризики, економічна стійкість, прогнозування, машинне навчання, часові ряди, кластеризація, shap-аналіз, macroeconomics, economic risks, economic stability, forecasting, machine learning, time series, clustering, shap analysis
Бібліографічний опис
Комаренко, В. Р. Прогнозування економічної стійкості країн методами машинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Комаренко Віктор Русланович. – Київ, 2026. – 118 с.