Дмитрієва, Ольга АнатоліївнаПрийма, Владислав Михайлович2026-08-122026-08-122026Прийма, В. М. Сурогатні моделі для відтворення динаміки цін фінансових активів : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Прийма Владислав Михайлович. – Київ, 2026. – 117 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/82414Дипломна робота: 117 с., 25 рис., 6 табл., 2 додатки, 35 джерел. Об’єктом дослідження є багатовимірні динамічні процеси, еволюція яких описується стохастичними диференціальними рівняннями з корельованими шумами. Предметом дослідження є методи побудови нейромережевих сурогатних моделей для відтворення розподілових та часових характеристик дохідностей фінансових активів. Метою роботи є розробка, обґрунтування і реалізація сурогатних моделей для дослідження поведінки основних фінансових показників на основі нейромережевої апроксимації стохастичної динаміки логарифмічних дохідностей. Методи дослідження базуються на основних положеннях теорії стохастичних диференціальних рівнянь, чисельних схемах інтегрування, теорії ймовірності та математичної статистики, методах глибокого навчання (рекурентні мережі, трансформери, Neural SDE, WGAN-GP) та статистичних тестах оцінювання якості розподілів (KS, Wasserstein, MMD). Практичне значення роботи полягає в тому, що запропоновані нейромережеві сурогати можуть замінити обчислювально дорогий симулятор Гестона у задачах, де критичною є швидкодія: оцінюванні ринкового ризику, стрес-тестуванні портфелів, ціноутворенні похідних інструментів і навчанні моделей машинного навчання на синтетичних даних. У роботі запропоновано і програмно реалізовано в середовищі Python з використанням бібліотеки PyTorch архітектуру Neural SDE-GAN з двовимірним станом Heston-типу та змагальним навчанням.117 с.ukсурогатні моделідинаміка цінфінансові активинейронні мережістохастичні диференціальні рівнянняфінансові часові рядиsurrogate modelsprice dynamicsfinancial assetsneural networksstochastic differential equationsfinancial time seriesBachelor Thesis