Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаСкрипко, Тимофій Юрійович2023-09-112023-09-112023Скрипко, Т. Ю. Аналіз та прогнозування фінансових рядів, що містять неповні дані : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Скрипко Тимофій Юрійович. – Київ, 2023. – 115 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60204Дипломнаа робота: 115 с., 25 рис., 16 табл., 2 додатки, 7 джерел. Дана робота присвячена дослідженню і прогнозуванню фінансових рядів, що містять неповні дані, а також впливу методів відновлення даних на результати прогнозування. Об’єкт дослідження – зміни фінансових показників акцій таких компаній як Tesla, Amazon і Microsoft за різні періоди часу. Предмет дослідження – методи заповнення пропусків в даних: інтерполяційні, статистичні, машинного навчання; а також методи та моделі прогнозування часових рядів: авторегресійні моделі та нейронні мережі. Мета дослідження – розробка програмного продукту для відновлення та прогнозування даних фінансових рядів. Результат роботи – програмний продукт реалізований мовою програмування Python. За допомогою продукту побудовано та проаналізовано методи і моделі обробки даних фінансових рядів.115 с.ukпрогнозуваннянейронні мережіфінансові рядимашинне навчаннянеповні даніforecastingneural networksfinancial time seriesincomplete datamachine learningBachelor Thesis