DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155317| Назва: | Прогнозування цінових даних з фондової біржі із використанням авто регресійних моделей |
| Інші назви: | ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студентки М’ясоїд Тетяни Олексіївни групи САіт-15-2 напряму підготовки 124 - Системний аналіз |
| Автори: | М’ясоїд, Тетяна |
| Ключові слова: | фондова біржа;технічний аналіз;часові ряди;тренд;ковзна середня;метод хольта-вінтерса |
| Дата публікації: | 2019 |
| Короткий огляд (реферат): | Практична цінність роботи полягає у розробці детального алгоритму дослідження характеристик часового ряду цінових даних, побудові релевантної моделі з класу інтегрованих авторегресійних моделей із ковзним середнім та дослідженні її на адекватність для ефективного прогнозу цінової поведінки на короткий строк (біржовий тиждень) з метою вигідної купівлі або продажу нафти Економічний ефект від реалізації результатів дослідження очікується позитивним за рахунок використання суб’єктами господарювання прогнозних цін на нафтопродукти для оптимізації їх діяльності. |
| Опис: | Об’єкт дослідження: поведінка ціни на нафту марки «Brent». Предмет дослідження: авторегресійні моделі прогнозування цінової поведінки на фондових біржах. Мета дослідження: дослідження якості прогнозу ціни на нафту при побудові короткострокового та середньострокового прогнозу за допомогою авторегресійних моделей та моделей, заснованих на експоненційному згладжуванні. Методи дослідження та апаратура: методи аналізу та прогнозування часових рядів, мова програмування R. В інформаційно-аналітичному розділі були наведені теоретичні дані щодо фондового ринку, фондової біржі, інтернет-трейдингу, основних методів аналізу ринку, приведений аналіз об’єкту дослідження. Приведено основні дані стосовно часових рядів, найпростіших методів прогнозування, методів згладжування часового ряду та моделей ARIMA. Наведено можливості мови програмування R та програми для роботи з електронними таблицями MS Excel. У спеціальному розділі проведений аналіз вихідного часового ряду, приведений алгоритм з побудови моделі ARIMA, наведено реалізацію розрахунків значень прогнозу кількома видами моделей та виконане порівняння отриманих прогнозів з реальними даними, на основі яких був зроблений висновок про доцільність використання моделей ARIMA у прогнозуванні. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155317 |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра системного аналізу і управління |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Диплом_бакалавр_М'ясоїдТ(спец_124).pdf | 204,21 kB | Adobe PDF |  Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.