Система підтримки прийняття рішень для аналізу розвитку фінансових процесів
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 118 с., 15 рис., 25 табл., 1 додаток, 58 джерел.
Об’єкт дослідження – процес аналізу розвитку фінансових процесів
фондового ринку.
Предмет дослідження – математичні моделі і методи опису
гетероскедастичних процесів, методи прогнозування часових рядів,
оцінювання та аналізу якості побудованих моделей та прогнозів, моделі та
методи оцінювання ринкових ризиків, а також методи перевірки якості оцінок
ризику.
Методи дослідження – теорія моделювання і прогнозування,
регресійний аналіз, статистичні методи.
Метою роботи є побудова системи підтримки прийняття рішень, яка
включає в себе адекватну модель гетероскедастичного процесу для
прогнозування волатильності та оцінювання ризику акцій фінансового ринку
за її допомогою.
В роботі проведено огляд основних підходів до оцінювання ринкових
ризиків, розглянуто та проаналізовано метод оцінки Value-at-Risk. Також
проведений огляд моделей та їх особливостей для опису динаміки
волатильності та її прогнозування. Було проаналізовано результати
моделювання та оцінювання за-для обґрунтованого вибору найкращої моделі
для оцінки ринкових ризиків. Моделювання процесів на базі умовно
гетероскедастичних моделей та на базі рекурентних нейронних мереж для
оцінювання ризикової вартості за їх допомогою реалізовано на мові
програмування Python.
Опис
Ключові слова
ціноутворення на фондовому ринку, волатильність, прогнозування, умовна авторегресійна гетероскедастичність, рекурентні нейронні мережі, ринковий ризик, value-at-risk, stock market pricing, volatility, forecasting, conditional autoregressive heteroscedasticity, recurrent neural networks, market risk, value-at-risk
Бібліографічний опис
Радіо, О. В. Система підтримки прийняття рішень для аналізу розвитку фінансових процесів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Радіо Ольга Володимирівна. - Київ, 2022. - 118 с.