Бідюк, Петро ІвановичХоцянівська, Лідія Олександрівна2018-07-202018-07-202018Хоцянівська, Л. О. Регресійні і байєсівські моделі і методи аналізу фінансово-економічних процесів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Хоцянівська Лідія Олександрівна. – Київ, 2018. – 113 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23992Магістерська дисертація: 87 ст., 24 рис., 34 табл., 3 додатки, 19 джерел. Актуальність теми: аналіз, моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів являється основою при розробці управлінських рішень на всіх рівнях господарської ієрархії. Дана задача характеризується підвищеною складністю та неоднозначністю. Тому постає питання у ефективному аналізі та розробці таких моделей та методів, які будуть коректно описувати сучасні фінансово-економічні процеси. Метою дослідження є аналіз фінансово-економічних процесів та розробка моделей для їх прогнозування, використовуючи статистичні економічні дані. Об’єктом дослідження є статистичні дані щодо фінансово-економічних процесів, які описуються часовими рядами та потребують ефективної аналітичної обробки з метою виявлення практично корисних знань, необхідних для прийняття управлінських рішень в економіці. Предметом дослідження є математичні моделі моделювання та прогнозування часових рядів, а саме: моделі регресійного аналізу, метод групового урахування аргументів, динамічні мережі Байєса. Наукова новизна одержаних результатів: запропоновані методи та моделі для побудови прогнозу фінансово-економічних процесів на основі статистичних даних. Виконаний порівняльний аналіз обраних методів та моделей.ukрегресійний аналізбайєсівські мережіметод групового урахування аргументівінтелектуальний аналіз данихпрогнозуванняregression analysisdynamic Bayesnic networksgroup method of data handlingdata miningforecastingMaster Thesis113 с.519.216.3