Browsing by Author "Yunkova, Olena"
Now showing 1 - 17 of 17
Results Per Page
Sort Options
Item Алгоритм оптимальної диверсифікації портфеля акцій(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2016) Кулян, Віктор Романович; Kulian, Victor; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена Александровна; Коробова, Марина В.; Korobova, MarynaРозглядається математична задача оптимальної диверсифікації портфеля акцій на основі розв’язання двокритеріальної оптимізаційної задачі. The problem of optimal diversification of the portfolio is considered. Based on mathematical models of the dynamics of the formation of the market value of one share and optimal stock portfolio is determined the structure of optimal portfolio. Such models built in a class of ordinary differential equations. Another problem is the choice of the stock portfolio expected of the same return, but the risk is less. For this purpose we use a set of acceptable and effective portfolios. This sequence of steps of the algorithm allows consistently solve two optimization problems. In solving the problem of diversification of the portfolio of shares is a problem determining the moments of time, necessary to perform such diversification. In the article we constructed an algorithm for determining these points in time, based on the solution of the problem of optimal control. The use of this algorithm enables selection of optimal risk portfolio at a certain level it expected profitability. It uses efficient and acceptable set of investment portfolios.Item Алгоритмічні обчислення значень параметрів моделей(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2016) Кулян, Віктор Романович; Kulian, Victor; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаРозглядається проблема якісного аналізу математичних моделей динаміки інвестицій. Для розроблених математичних моделей формування ринкової вартості однієї акції та портфеля акцій сформульовано задачі та побудовано алгоритмічні процедури для визначення оптимальних значень параметрів. Розглянуто широкий спектр прикладних задач, пов'язаних з математичним моделюванням та оптимізацією інвестиційних операцій з цінними паперами. The problem of qualitative analysis of mathematical models of the dynamics of investment is concidered. For a mathematical models of the market value of a share and the stock portfolio is formulated tasks and the algorithms for determining the optimal parameter values. We consider a wide range of applications related to mathematical modeling and optimization of investment securities transactions. Рассматривается проблема качественного анализа математических моделей динамики инвестиций. Для построенных математических мо- делей формирования рыночной стоимости одной акции и портфеля акций сформулировано задачи и разработаны алгоритмы для определения оп- тимальных значений параметров. Рассмотрено широкий спектр прикладных задач, связанных с математическим моделированием и оптимизацией инвестиционных операций с ценными бумагами.Item Деякі задачі математичного моделювання при управлінні банківськими активами(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2013) Кулян, Віктор Романович; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена Александровна; Рутицька, В. В.; Кулян, А. В.Розглядається проблема побудови математичної моделі та управління портфелем банківських активів як задача оптимізації динамічної системи.Item Методи оптимального керування в задачах диверсифікації портфеля інвестицій(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2015) Кулян, Віктор Романович; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаРозглядається проблема дослідження оптимальної структури портфеля інвестицій. Для розроблених математичних моделей формування ринкової вартості однієї акції та портфеля акцій сформульовано задачі оптимального керування структурою таких інвестицій. Досліджено властивості та особливості застосування динамічних моделей, побудованих у класі систем звичайних диференціальних рівнянь, на прикладі нових задач оптимального інвестування у цінні папери. Розглянуто широкий спектр прикладних задач, пов'язаних з оптимізацією інвестиційних операцій з цінними паперами.Item Моделювання динаміки ринку лікарських засобів на прикладі препарату від варикозу(Херсонський державний університет, 2020) Кучер, Павло В.; Kucher, Pavlo; Кучер, Павел В.; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаВ даній статті розглянуто процес дослідження та економетричного моделювання продажів лікарського препарату від варикозу (назва досліджуваного препарату є умовною – «Вейнер»). Проведено кореляційно-регресійний та факторний аналіз чинників, які мають безпосередній вплив на продажі препарату. Оцінено вплив кожного фактору на досліджувану величину і потім проведене моделювання часового ряду. Окрім того, проведено детальний аналіз досліджуваного показника (обсяги продажів лікарського препарату в штуках) за допомогою автокореляційної функції і також методу перших різниць, щоб визначити природу ряду. Результати економетричного моделювання дали змогу виявити головні чинники впливу на продажі лікарського препарату «Вейнер», а також здійснити прогнозування в короткостроковій та довгостроковій перспективі. The current state of the economy, which is characterized by dynamism, a high degree of environmental uncertainty, significant technological transformations, requires a quantitative assessment of the development of socio-economic processes. In such conditions, marketing activities aimed at achieving the goals of the enterprise and meeting the needs of consumers, usually based on the study of markets for individual products, identifying prevailing trends, developing marketing strategies. The ability to predict future prospects increases the success of marketing activities of any enterprise. Therefore, forecasting sales of a product is always a pressing issue. Solving the problem of forecasting plays a crucial role in the processes of both strategic planning and operational management in various fields of science and technology. To ensure competitiveness, domestic analysts use various economic and mathematical methods and models that allow forecasting economic and financial performance of the enterprise, optimize the management system and more. The scientific article considers the process of analysis and econometric modeling for sales of the varicose veins drug (to make this research as objective as possible, the name of the studied drug is conditional – "Veiner"). Correlation-regression and factor analysis of factors that have a direct impact on drug sales is performed. The influence of each factor on the studied variable is estimated and the time series is modeled. In addition, a detailed analysis of the studied indicator (sales of the drug in pieces for three full years) was performed using the autocorrelation function and also the method of the first differences to determine the nature of the time series. The results of econometric modeling allowed to identify the main factors influencing the sale of the medicine drug. After that, short-term and long-term forecasting, based on the obtained results, was carried out. Taking into account that the projected results reproduced accurately enough the actual sales of the drug, it can be said that the used method can be applied to similar researches. В данной статье рассмотрен процесс исследования и эконометрического моделирования продаж лекарственного препарата от варикоза (название исследуемого препарата является условным – «Вейнер»). Проведено корреляционно-регрессионный и факторный анализ факторов, которые имеют непосредственное влияние на продажи препарата. Оценено влияние каждого фактора на исследуемую величину и затем проведено моделирование временного ряда. Кроме того, проведен детальный анализ исследуемого показателя (объемы продаж лекарственного препарата в штуках) с помощью автокорреляционной функции и также метода первых разностей, чтобы определить природу ряда. Результаты эконометрического моделирования позволили выявить основные факторы влияния на продажи лекарственного препарата «Вейнер», а также осуществить прогнозирование в краткосрочной и долгосрочной перспективе.Item Моделювання та прогнозування товарних ринків на основі методу декомпозиції(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2021) Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Кучер, Павло В.; Kucher, Pavlo; Кучер, Павел В.Прогнози становлять значну інформаційну базу для процесу прийняття управлінських рішень. У даній роботі розглянуто процес дослідження та економетричного моделювання продажів різних товарів: два набори даних, що представляють різні снеки, лікарський препарат від грипу та простуди, знеболююче (нестероїдний протизапальний препарат), гель, що застосовуються проти болю в ногах, а також вітамінний комплекс. Часові ряди щодо продажів снеків і гелю представлено місячними даними, а всі інші набори — тижневими даними. Графічний аналіз даних, а також інструментарій перших різниць та автокореляційна функція показали наявність трендової та сезонної складової в даних часових рядах. Метод декомпозиції, який дає змогу виявляти як довгострокові тенденції розвитку процесів, так і виділити сезонні зміни, застосовано для побудови моделей часових рядів. Для реалізації цього методу вибрано середовище R, в якому передбачено широкий спектр послуг, інструментів і пакетів для аналізу даних. У даній роботі проведено аналіз даних і виділено комбінацію трендової та сезонної складової даних часових рядів. Декомпозицію ряду реалізовано методом LOESS (Seasonal Transformation using LOESS — “STL”). Алгоритм STL реалізує основні засади методу декомпозиції, а саме згладжує часові ряди за допомогою LOESS у двох циклах. У внутрішньому циклі виконується згладжування сезонних коливань і згладжування тренду, а зовнішній цикл мінімізує вплив викидів. При цьому у внутрішньому циклі спершу обчислюється сезонна компонента, а після її видалення обчислюється трендова складова. Залишки обчислюються шляхом віднімання сезонного та трендового компононентів із часових рядів. Виділені залишки перевіряються на відповідність нормальному закону розподілу. Всі зазначені кроки автоматично виконуються за допомогою мови R. Результати економетричного моделювання дозволили виявити головні тенденції, а також здійснити прогноз у короткостроковій перспективі. У результаті дослідження розроблено адекватну модель прогнозування для часових рядів, які можуть виникати на різних товарних ринках. Верифікація моделі показала достатню точність і достовірність виконаних на її основі прогнозів, тому її можна застосовувати у подальших дослідженнях для аналізу продажів продуктів різних категорій і прогнозування їхніх майбутніх значень. Forecasts are a significant information base for the management decision-making process. This study examined the process of research and econometric modeling of sales of different products: two sets of data representing different snacks, a drug for flu and colds, painkillers (nonsteroidal antiinflammatory drug), a gel used for pain in legs, as well as a vitamin complex. The periodicity of the time series of snacks and gel was on a monthly basis, all other sets of data had a weekly seasonality. Data analysis was performed and a combination of trend and seasonal components of time series data were identified. Decomposition was performed by the LOESS method (Seasonal Transformation using LOESS — “STL”). The algorithm of STL will realize basic principles of method of decouplig, namely smooths out sentinels rows by means of LOESS in two cycles. Smoothing of seasonal vibrations and smoothing of trend is executed in the inner loop, and an outer loop minimizes influence of extrass. Thus in the inner loop a seasonal component is calculated at first, and after her moving away the constituent of trend is calculated. Bits and pieces are calculated by deduction of seasonal and trend components from sentinel rows. The distinguished bits and pieces are checked for accordance to the normal law of distribution. All these steps are automatically performed using the R language. In addition, the analysis of the allocated balances for compliance with the normal distribution law was performed. Prognostication of future values of indexes will carry out on the basis of the built model. For quality of prognosis control part of data (last periods) is excluded from an analysis, to have the opportunity to check adequacy of the got results when compared to the noticed values. The results of econometric modeling allowed to identify the main trends, as well as to make a forecast in the short term. As a result of the study using the described procedure developed an adequate forecasting model for time series of different product markets, the verification of which showed sufficient accuracy and reliability of forecasts based on it, so it can be used in further research or analysis of products of different categoriesItem О близости решений линейных систем с запаздыванием и соответствующих им систем без запаздывания(Институт математики Национальной академии наук Украины, 1989) Хусаинов, Дилюс Яхьевич; Хусаїнов, Ділюс Ях’євич; Юнькова, Елена Александровна; Yunkova, Olena; Юнькова, Олена ОлександрівнаItem Об одном методе нахождения решения уравнения Ляпунова с заданным спектром(Институт математики Национальной академии наук Украины, 1984) Хусаинов, Дилюс Яхьевич; Хусаїнов, Ділюс Ях’євич; Юнькова, Елена Александровна; Yunkova, Olena; Юнькова, Олена ОлександрівнаПолучены достаточные условия нахождения решения уравнения Ляпунова с заданным спектром собственных чисел для систем линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Рассмотрена задача нахождения решения, у которого отношение наибольшего собственного числа к наименьшему минимально.Item Оценка величины запаздывания в линейных дифференциальных системах с отклоняющимся аргументом(Институт математики Национальной академии наук Украины, 1983) Хусаинов, Дилюс Яхьевич; Хусаїнов, Ділюс Ях’євич; Юнькова, Елена Александровна; Yunkova, Olena; Юнькова, Олена ОлександрівнаВычисляется величина запаздывания, при которой из асимптотической устойчивости (устойчивости при постоянно действующих возмущениях) решения системы линейных дифференциальных уравнений без запаздывания следует асимптотическая устойчивость (устойчивость при постоянно действующих возмущениях) системы с запаздыванием.Item Про двокритеріальну оптимізацію портфеля акцій(Інститут прикладного системного аналізу Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут" Національної академії наук України і Міністерства освіти і науки України (ІПСА), 2017) Гаращенко, Федір Г.; Кулян, Віктор Романович; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаНаукове дослідження присвячено розробленню нових та застосуванню відомих методів математичного моделювання для розв’язання задачі оптимального інвестування у ризиковані цінні папери. Сформульовано нові постановки задач та побудовано методи траєкторного моделювання динаміки ринкової вартості однієї акції та портфеля акцій. Для розв’язання задачі моделювання оптимальної траєкторії портфеля акцій застосовано методи оптимального керування системою, у якій параметрами керування є частки акцій різних видів у портфелі. Задачі оптимального керування динамікою інвестиційного портфеля сформульовано для критеріїв якості, один з яких використовує «програмну траєкторію» (розв’язується задача побудови оптимального за очікуваною ринковою вартістю портфеля акцій), а другий — відхилення розрахункової траєкторії від термінального значення (розглядається задача про оптимізацію побудованого портфеля інвестицій за ризикованістю). Для її розв’язання застосовано допустиму й ефективну множини портфелів. Алгоритм розв’язання задачі дозволяє динамічно враховувати інструментальні ринкові обмеження, які задаються для математичного формулювання задачі.Item Про моделювання динаміки портфеля акцій(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2016) Кулян, Віктор Романович; Kulian, Victor; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена Александровна; Коробова, Марина В.; Korobova, MarynaРозглядається задача про побудову математичної моделі оптимального інвестиційного портфеля акцій. Mathematical models of the dynamics of the formation of the market value per share and stock portfolio are constructed in a class of ordinary differential equations. Such models are needed to build the trajectories of the market price of shares and the optimal portfolio diversification. Initially, procedure is based on the method of variation of arbitrary constants and enables one to find an analytical solution of the corresponding equation. Model of the dynamics of the portfolio is constructed based on the mathematical model of the market value per share. This model is used because of its diversification and for building the initial values of the optimal vector of shares of different types in the portfolio. Mathematical set theory and methods of optimal control theory are applied to achieve that. Тhе problem of partitioning of investment interval on subintervals is studied. On each of them the problem of constructing an optimal investment portfolio is solved taking into account constraints on the control.Item Про побудову допустимої множини параметрів математичної моделі(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2013) Кулян, Віктор Романович; Рутицька, Владислава Валеріївна; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаItem Про ідентифікацію параметрів у задачах оптимального інвестування(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2014) Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена Александровна; Кулян, А. В.; Прокопюк, О. С.Розглядається задача про побудову оптимальних значень параметрів математичних моделей, що застосовуються при інвестуванні у цінні папери.Item Прогнозування популярності Інтернет-курсів методами машинного навчання(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2021) Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена Александровна; Володько, Т. О.; Volodko, T. O.Масові відкриті онлайн-курси (МВОК) — приклад розвитку руху відкритого навчання, яке привернуло велику увагу як академічної, так і громадської сфери. МВОК не є самостійним явищем, ізольованим від інших розробок в області відкритого і дистанційного навчання або освітніх технологій. Навпаки, МВОК тісно пов’язані з іншими розробками в цій галузі, мають потенціал для підтримки навчання протягом усього життя, усунення перешкод у процесі навчання, забезпечення рівності можливостей в освіті і, що найголовніше, забезпечення лібералізації знань. У роботі визначено теоретичні засади формування ринку інтернет-курсів; проаналізовано сучасний стан і тенденції ринку інтернет-курсів України та світу; проведена класифікація інтернет-курсів залежно від їх рейтингової оцінки; прогнозується значення рейтингової оцінки для визначення популярності онлайн-курсів. Вирішення проблеми прогнозування популярності курсів у даному дослідженні досягається завдяки методам машинного навчання, які класифікують онлайн курси на основі параметру рейтингової оцінки. А саме, курси, які отримують максимальний рейтинговий бал, вважаються популярними. Розв’язування задач класифікації чи регресії засобами машинного навчання найчастіше досягається шляхом побудови ансамблевих моделей. В основу такого підходу покладено гіпотезу про об’єднання кількох моделей, яке може призвести до утворення потужнішої моделі. Спосіб об’єднання моделей має бути адаптованим до їхніх типів. Наразі існує кілька мета-алгоритмів, що застосовують для утворення об’єднаних моделей. В одному з них (метод беггінгу) однорідні початкові моделі навчаються паралельно та незалежно одна від одної, а потім об’єднуються згідно певного детермінованого правила усереднення. Одним з варіантів цього алгоритму є метод випадкового лісу. В іншому алгоритмі моделі навчаються послідовно в адаптивний спосіб. Найпопулярні з них — адаптивний і градієнтний бустинг. Перший оновлює вагу кожного з об’єктів навчального датасета, а другий — оновлює значення цих об’єктів. При цьому обидва методи намагаються розв’язати задачу оптимізації для пошуку найкращої моделі, представленої зваженою сумою початкових слабших моделей. У даній роботі для прогнозування популярності інтернет-курсів застосовано алгоритми градієнтного бустингу та випадкового лісу. Запропоновані моделі гарантують 65-ти відсоткову точність прогнозів. Серед факторів, що знижують точність прогнозу-вання, можна назвати атрибути, які не дуже корелюють із прогнозним значенням, а також диспропорція та значні викиди, які спостерігаються у даних. Розглянуті методи машинного навчання піддаються модифікаціям та тюнингу, що дає можливість покращити моделювання класифікатора. Mass open online courses (MОOС) are an example of the development of the open learning movement, which has attracted a lot of attention from both the academic and public spheres. IOC is not an independent phenomenon isolated from other developments in the field of open and distance learning or educational technologies. On the contrary, IOCs are closely linked to other developments in this field, have the potential to support lifelong learning, remove barriers to learning, ensure equal opportunities in education and, most importantly, liberalize knowledge. The theoretical bases of formation of the market of Internet courses are defined in the work; the current state and trends of the Internet courses market in Ukraine and the world are analyzed; the classification of Internet courses depending on their rating assessment is carried out; the rating value is predicted to determine the popularity of online courses. The solution to the problem of predicting the popularity of courses in this study is achieved through machine learning methods that classify online courses based on the rating parameter. Namely, the courses that receive the maximum rating score are considered popular. Solving problems of classification or regression by machine learning is most often achieved by building ensemble models. This approach is based on the hypothesis of combining several models, which could lead to the formation of a more powerful model. The method of combining models should be adapted to their types. Currently, there are several meta-algorithms used to form integrated models. In one of them (the method of bugging) homogeneous initial models are studied in parallel and independently of each other, and then combined according to a certain deterministic averaging rule. Currently, there are several meta-algorithms used to form integrated models. In one of them (the method of bugging) homogeneous initial models are studied in parallel and independently of each other, and then combined according to a certain determined averaging rule. One variant of this algorithm is the random forest method. In another algorithm, models are trained sequentially in an adaptive manner. The most popular of these are adaptive and gradient boosting. The first updates the weight of each of the training dataset objects, and the second updates the values of these objects. In doing so, both methods attempt to solve the optimization problem to find the best model represented by the weighted sum of the initial weaker models. In this paper, gradient boosting and random forest algorithms are used to predict the popularity of online courses. The proposed models guarantee 65 percent accuracy of forecasts. Factors that reduce the accuracy of the forecast include attributes that do not correlate much with the forecast value, as well as the disparity and significant emissions observed in the data. The considered methods of machine learning are subject to modifications and tuning, which makes it possible to improve the modeling of the classifier.Item Ризики в системі обліку ПДВ(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018-10) Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена Александровна; Гой, Г. В.Item Ідентифікація параметрів моделей динаміки активів(Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2015-05) Кулян, Віктор Романович; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаItem Ідентифікація параметрів моделей динаміки активів(Інститут прикладного системного аналізу Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут" Національної академії наук України і Міністерства освіти і науки України (ІПСА), 2015) Гаращенко, Федір Г.; Кулян, Віктор Романович; Юнькова, Олена Олександрівна; Yunkova, Olena; Юнькова, Елена АлександровнаРозглянуто проблему ідентифікації параметрів математичних моделей динамічних процесів, які можуть бути описані звичайними диференціальними рівняннями та системами рівнянь. На прикладі математичних моделей динамічного формування ринкової вартості однієї акції та портфеля цінних паперів розроблено алгоритми побудови оптимальних значень параметрів таких моделей. Алгоритми параметричної ідентифікації та оптимізації ґрунтуються на ітераційних процедурах, які дозволяють на кожному кроці формувати «кращі» з точки зору вибраних критеріїв якості значення параметрів моделі. Гарантовані оцінки параметрів будуються у класі еліпсоїдальних множин, які, на прикладі математичних задач фінансового аналізу, дозволяють отримати гарантовані фінансові показники інвестиційної діяльності.