Селін, Юрій МиколайовичШинкарчук, Денис Дмитрович2025-10-072025-10-072025Шинкарчук, Д. Д. Інформаційна система «Прогнозування фінансових часових рядів» : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Шинкарчук Денис Дмитрович. – Київ, 2025. – 135 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76622Дипломна робота: 135 с.,19 рис.,12 табл., 2 дод., 69 джерел. Об’єкт дослідження – фінансові часові ряди, зокрема історичні дані валового внутрішнього продукту (ВВП) країн світу з 1960 по 2022 рік. Предмет дослідження – інформаційні моделі прогнозування часових рядів ВВП та засоби їх реалізації. Мета роботи – розробити гнучку інформаційну систему на мові Python для прогнозування ВВП на основі реальних часових рядів, застосовуючи як класичні статистичні методи (ARIMA), так і моделі машинного навчання. Методи дослідження – математичне моделювання, статистичний аналіз, авторегресійні моделі, алгоритми машинного навчання, лінійна регресія, візуалізація даних. Актуальність – в умовах геополітичної нестабільності, глобальних економічних змін і пандемічних наслідків критично важливо мати точні прогнози основних макроекономічних показників. Побудова адаптивних моделей прогнозування дозволяє органам державного управління, інвесторам і підприємствам приймати обґрунтовані рішення. Результати роботи – реалізовано інформаційну систему, що дозволяє імпортувати, очищати, обробляти та аналізувати фінансові часові ряди ВВП. Побудовано сім моделей прогнозування, результати яких порівнювалися за метриками MAE, MSE, RMSE та MAPE. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – інтеграція моделі LSTM для покращення довгострокових прогнозів, розширення інформаційної системи до інших економічних індикаторів, впровадження автоматичної оцінки.135 с.ukпрогнозуванняввпчасові рядиarimaмашинне навчанняpythonфінансові інформаційні системи.forecastinggdptime seriesarimamachine learningpythonfinancial information systemsBachelor Thesis