Вітаємо в інституційному репозитарії Київського національного економічного університету імені Вадима Гетьмана!

З питань розміщення публікацій звертайтесь до Наукової бібліотеки ім. М. В. Довнар-Запольського КНЕУ ім. В. Гетьмана (кімната № 401, тел. +38 044 503 84 46) або на електронну адресу:

  • lib.szfir@kneu.edu.ua

Нормативні документи

 

Recent Submissions

Item
Аналіз та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку методами машинного та глибокого навчання
(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Каїка, Олексій Павлович; Kaika, Oleksii; Притоманова, Ольга Михайлівна
Об’єктом дослідження кваліфікаційної магістерської роботи є ціни криптовалют на криптовалютних біржах. Предметом дослідження є методи машинного та глибокого навчання, які застосовуються для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютних біржах. Мета і завдання дослідження. Основною метою кваліфікаційної магістерської роботи є вибір ефективних моделей машинного та глибокого навчання та їх застосування для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку. Відповідно до поставленої мети визначені такі завдання: опрацювати джерела з аналізу та прогнозування цін на криптовалютному ринку; провести огляд криптовалютних бірж, інструментів та засобів для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку, відзначити правові аспекти для українських користувачів для обгрунтування актуальності обраної теми дослідження; охарактеризувати інформаційну базу для моделювання та провести графічний аналіз динаміки ціни обраної криптовалюти; провести аналіз факторів та їх впливу на ціну криптовалют; розробити та налаштувати моделі машинного та глибокого навчання для прогнозування цінових коливань криптовалют; оцінити ефективність та порівняти прогностичну здатність розроблених моделей. Теоретична, методична та практична значущість отриманих результатів. Отримані результати мають теоретичну, методичну та практичну важливість через актуальність досліджуваної тематики щодо розвитку криптовалют та їх впливу на соціальні, економічні та технологічні сфери у сучасному світі. У роботі надаються та обгрунтовуються висновки про ефективність застосування конкретних методів машинного та глибокого навчання у прогнозуванні динаміки ціни криптовалюти Bitcoin. Практична значимість роботи полягає у можливості застосування алгоритму розрахунку прогнозу цін криптовалют інвесторами при формуванні оптимального портфеля криптовалют. The object of research of the qualifying master's thesis is the prices of cryptocurrencies on cryptocurrency exchanges. The subject of the research is machine and deep learning methods, which are used to analyze and forecast price dynamics on cryptocurrency exchanges. The purpose and tasks of the research. The main goal of the qualifying master's thesis is the selection of effective machine and deep learning models and their application for analysis and forecasting of price dynamics on the cryptocurrency market. In accordance with the set goal, the following tasks are defined: ˗ develop sources for analysis and forecasting of prices on the cryptocurrency market; ˗ conduct an overview of cryptocurrency exchanges, tools and means for analyzing and forecasting price dynamics on the cryptocurrency market, note legal aspects for Ukrainian users to substantiate the relevance of the chosen research topic; ˗ characterize the information base for modeling and conduct a graphical analysis of the dynamics of the price of the selected cryptocurrency; ˗ analyze factors and their impact on the price of cryptocurrencies; ˗ develop and configure machine and deep learning models for predicting price fluctuations of cryptocurrencies; ˗ evaluate the effectiveness and compare the predictive ability of the developed models. Theoretical, methodical and practical significance of the obtained results. The obtained results are of theoretical, methodical and practical importance due to the relevance of the studied topic regarding the development of cryptocurrencies and their impact on social, economic and technological spheres in the modern world. The paper provides and substantiates conclusions about the effectiveness of the application of specific methods of machine and deep learning in forecasting the dynamics of the price of the cryptocurrency Bitcoin. The practical significance of the work lies in the possibility of applying the algorithm for calculating the price forecast of cryptocurrencies by investors when forming an optimal portfolio of cryptocurrencies.
Item
Statistical Analysis of the Productivity of Phytocoenoses of Energy Cultures due to Implementation of Wastewater Sediment on Aluvisols of Ukraine
(Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej, Lublin University of Technology, 2023) Lopushniak, V.; Hrytsuliak, H.; Voloshin, Y.; Lopushniak, Halyna; Лопушняк, Галина Степанівна; Лопушняк, Галина Степановна; Bohoslavets, V.; Kalyn, T.; Kotsyubynsky, A.; Chupa, Volodymyr
The cultivation of energy crops is an important component of renewable bioenergy, which pursues the goal of reducing greenhouse gas emissions and determines the effective management of fertility and land use of marginal lands and disturbed areas of various nature. As a result of the conducted research, convincing relationships were established between the application of sewage sludge with a compensatory dose of mineral fertilizers and the productivity of grassy energy crops. The greatest increase in green mass is provided by the application of SS (SS – 40 t/ha + N10P14K58) for all studied crops. Applying sewage sludge with the addition of mineral fertilizers is an effective way to increase the productivity of green mass by 57–64% for such energy crops as Jerusalem artichoke, Silphium perfoliatum L, Miscanthus giganteus, and switchgrass (Panicum virgatum L).
Item
Аналіз медіа контенту методами машинного та глибокого навчання
(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Завальський, Андрій Анатолійович; Zavalskyi, Andrii; Кмитюк, Тетяна Леонідівна
Однією з найважливіших сфер застосування сучасних ІТ рішень є засоби масової інформації, саме через статті та заголовки представників медіа індустрії люди мають змогу дізнаватися доступну та необхідну для специфіки їхньої діяльності інформацію. Оскільки кількість інформації в просторі інтернету зростає з неймовірною швидкістю, звичні методи обробки такої інформації, як читання, перевірка достовірності описаних матеріалів вже не можуть демонструвати бажаного результату, а саме сучасні підходи до обробки інформації можуть заощадити значну кількість коштів, ресурсів та часу тим, хто ними користується. Дослідження кваліфікаційної роботи спрямоване на апробацію методів та алгоритмів машинного та глибокого навчання для прискореного аналізу, обробки та узагальнення україномовного медіа контенту. One of the most important areas of application of modern IT solutions is mass media; it is through the articles and headlines of representatives of the media industry that people have the opportunity to learn available and necessary information for the specifics of their activities. Since the amount of information in the Internet space is growing at an incredible speed. The usual methods of processing such information, such as reading, checking the authenticity of the described materials, can no longer demonstrate the desired result, in particular, modern approaches to information processing can save a significant amount of money, resources and time for those who uses them. The research of the qualification work is aimed at approbation of methods and algorithms of machine and deep learning for accelerated analysis, processing and generalization of Ukrainian-language media content.
Item
Розробка веб-додатку для візуалізації та прогнозування даних
(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Єгупов, Кирил Олексійович; Yehupov, Kyryl; Осипова, Ольга Ігорівна
Об’єктом дослідження є автоматизована обробка специфічного набору даних. Предметом дослідження є методи, технології та інструментальні засоби створення веб-додатку для автоматизації задач візуалізації та моделювання специфічного набору даних. Метою роботи є розробка веб-додатку на мові програмування R для автоматизації обробки та аналізу набору даних та вивчення потенціалу цього веб-додатку для подальшого використання в схожих задачах корпоративного сектору. Описаний у роботі веб-додаток може бути застосований у різних галузях та має значні перспективи щодо розбудови та імплементації у різні сфери науки та бізнесу. The object of research is the automated processing of a specific data set. The subject of research is the methods, technologies and tools for creating a web application for automating tasks of visualization and modeling of a specific set of data. The purpose of the work is to develop a web application in the R programming language for automating the processing and analysis of a data set and to study the potential of this web application for further use in similar tasks of the corporate sector. The web application described in the paper can be used in various fields and has significant prospects for development and implementation in various fields of science and business.
Item
Оцінювання фінансового стану компанії в умовах війни
(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-20) Дейнека, Іван Миколайович; Deyneka, Ivan; Скіцько, Володимир Іванович
Магістерська робота присвячена оцінюванню фінансового стану компанії шляхом використання методології та інструментарію математичного моделювання. У роботі визначається поняття фінансового стану компанії; аналізуються наявні методи та моделі оцінювання фінансового стану компанії; виявляються особливості аналізу фінансового стану компанії в умовах війни; надається загальна характеристика фінансово-господарської діяльності компанії «Акваторія 2010», проводиться оцінювання її фінансового стану у 2022 році; визначається ступінь ймовірності банкрутства компанії; узагальнюються результати оцінювання фінансового стану компанії в умовах війни. The master's thesis is devoted to the assessment of the company's financial situation by using the methodology and tools of mathematical modelling. The work defines the concept of the company's financial situation; available methods and models for assessing the company's financial situation are analysed; the peculiarities of the analysis of the company's financial condition in wartime conditions are revealed; a general description of the financial and economic activity of the company "Akvatoria 2010" is provided, an assessment of its financial condition in 2022 is carried out; the degree of probability of bankruptcy of the company is determined; the results of the assessment of the company's financial situation in war conditions are summarized.