Прогнозування цінових даних з фондової біржі із використанням авто регресійних моделей - М’ясоїд, Тетяна (My University, 2019)
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.
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студентки М’ясоїд Тетяни Олексіївни групи САіт-15-2 напряму підготовки 124 - Системний аналіз
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.
Keywords: фондова біржа; технічний аналіз; часові ряди; тренд; ковзна середня; метод хольта-вінтерса