Бідюк, Петро ІвановичГаніна, Анастасія Вікторівна2020-08-272020-08-272020-06Ганіна, А. В. Моделі для прогнозування розвитку нестаціонарних фінансово-економічних процесів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Ганіна Анастасія Вікторівна. – Київ, 2020. – 141 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/35857Дипломна робота: 141 c., 90 рис., 13 табл., 8 джерел, 2 додатки Розглянуто моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів за допомогою регресійних різницевих рівнянь. Досліджено поведінку цін на акції відомих компаній, їх аналіз та прогнозування. Спроектована інформаційно-аналітична система для моделювання та прогнозування стаціонарних і нестаціонарних фінансово-економічних процесів на базі авторегресійних моделей та їх модифікацій. А саме: авто регресії (АР), авторегресії з ковзним середнім (АРКС), авторегресії з умовною гетероскедастичністю (АРУГ), узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю (УАРУГ). Параметри математичних моделей оцінені за допомогою методу найменших квадратів (МНК) та рекурсивного методу найменших квадратів (РМНК). Для аналізу адекватності побудованих моделей використовувалися коефіцієнт детермінації, сума квадратів похибок, статистика Дарбіна-Уотсона. Для якості отриманих прогнозів використовувалися середня абсолютна похибка та середня абсолютна похибка в процентах. У роботі описано результати прогнозування цін активів за допомогою створеного програмного продукту та пакету для статистичної обробки даних Eviews. Наведені графічні матеріали для візуального аналізу та здійснено порівняльний аналіз результатів, виконаних за допомогою різних інструментаріїв. Система реалізована на базі платформи .Net Framework 4.5 з використанням мови програмування C# у середовищі Visual Studio 2017.ukнелінійні нестаціонарні процесиАРКСАРАРУГУАРУГрегресійне моделюванняпрогнозуваннясистема підтримки прийняття рішеньnonlinear nonstationary processesARARMAARCHGARCHregressive modelingforecastingdecision support systemsBachelor Thesis141 с.