груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1322
Назва: Інтелектуальні методи прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень
Інші назви: автореферат магістерської дисертації на здобуття освітнього ступеня «магістр», спеціальність 122 «Комп'ютерні науки»
Автори: Борисенко, Владислав Дмитрович
Ключові слова: автореферат
магістерська робота
кафедра інтелектуальних інформаційних систем
Кондратенко Юрій Пантелійович
часовий ряд
авторегресія
згладжування
штучні нейронні мережі
згорткові нейронні мережі
рекурентні нейронні мережі
прийняття рішень
багатокритеріальний підхід
фондова біржа
ціна акцій
Дата публікації: 2020
Видавництво: ЧНУ ім. Петра Могили
Короткий огляд (реферат): Аналіз поведінки курсу акцій характеризується неоднозначною поведінкою процесу, на який зазвичай вливають безліч факторів (тренд, сезонність, геополітична ситуація тощо). Прогнозування – це ключовий момент при прийнятті інвестиційних рішень. Можливість передбачити поведінку курсу акцій для прийняття кінцевих рішень дозволяє зробити найкращий вибір, який в іншому випадку міг бути невдалим. Ціна акцій постійно коливається, і в будь-який момент така ціна може впасти нижче ціни, за якою вона була придбана. Тому передбачення того, як буде поводитись фінансовий ринок, є одним з найважчих завдань в економіці. У передбаченні варто врахувати багато факторів – фізичні, психологічні, раціональні та ірраціональні поведінки тощо. Всі ці аспекти приводять до висновку, що ціни на акції є дуже нестійкими, і їх дуже важко передбачити з високим ступенем точності. Проте ця задача є актуальною для всього світу та для всієї міжнародної економіки, оскільки можливість точного передбачення вартості акцій тісно пов’язано з отриманням фінансового прибутку компаній, уряду або особистого капіталу, та формуванням більш раціональної фінансової поведінки. Вірне розуміння та дослідження процесів, що відбуваються на фондових ринках, мають великий вплив і для економіки сучасної України. Метою магістерської наукової роботи є прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень, зокрема, курсу цінних паперів на фондовому ринку з використанням інтелектуальних та математичних методів аналізу даних, а саме: штучних нейронних мереж, технологій глибинного навчання та часових рядів. Об'єктом дослідження є прогнозування подій в задачах прийняття рішень. Предметом дослідження є методи прогнозування курсу цінних паперів на фондовому ринку. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити ряд завдань: Аналіз сучасного стану задачі прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень. Поняття фондової біржі та підходи для дослідження і прогнозування ціни акції на ній. Огляд існуючих математичних моделей і методів для опису динаміки часових рядів в економіці та фінансах, зокрема, авторегресії ARMA, ARIMA, експоненційного згладжування. Збір статистичних даних. Реалізація методів інтелектуального аналізу даних з використанням адитивних моделей, згорткових та рекурентних нейронних мереж та глибинного навчання для поставленої задачі прогнозування. Розробка програмного забезпечення для прогнозування курсу акцій з використанням визначених методів ті підходів. Порівняльний аналіз результатів. Фахова частина магістерської наукової роботи складається з чотирьох розділів. У першому розділі аналізується сучасний стан задачі прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень, досліджуються існуючі підходи до передбачення вартості акцій. У другому та третьому розділах розглянуто ряд математичних моделей, за допомогою яких будують прогнози, а також низка методів інтелектуального аналізу даних з використанням згорткових і рекурентних нейронних мереж та технологій глибинного навчання. Четвертий розділ описує архітектуру розробленої програми та остаточні порівняльні результати роботи всіх моделей. В спеціальному розділі до магістерської наукової роботи розглянуті основні положення охорони праці та безпеки у надзвичайних ситуаціях на підприємстві. В методичному розділі розроблено практичну роботу на тему «Прогнозування фондового ринку на Python з допомогою Stocker».
Опис: Борисенко В. Д. Інтелектуальні методи прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття : автореф. дип. роботи на здобуття освітнього ступеня «магістр»: спец. 124 «Комп'ютерні науки» / В. Д. Борисенко , ЧНУ ім. Петра Могили. - Миколаїв, 2020. - 19 с.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://localhost:8080/jspui/handle/123456789/1322
Розташовується у зібраннях:Факультет комп'ютерних наук

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Борисенко_Автореферат_601.pdf417.79 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.