2024 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43782

Browse

Browsing 2024 рік by Subject "ARIMA"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Моделювання динаміки споживання електроенергії в Україні
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Вікторова, Ярослава Сергіївна; Viktorova, Yaroslava; Катуніна, Ольга Сергіївна
    Під час дослідження було систематизовано сучасні підходи до математичного моделювання та прогнозування споживання електроенергії, проаналізовано їх недоліки та переваги. Застосовано методи експоненціального згладжування Holt-Winters, ARIMA/SARIMA та нейромережеві моделі LSTM для оцінки динаміки споживання електроенергії. Розроблено алгоритми для програмної реалізації запропонованих моделей, а коректність їх роботи перевірено на реальних статистичних даних енергетичного ринку України.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Статистичний аналіз і прогнозування рівня безробіття в країнах ЄС
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Верхогляд, Анна Сергіївна; Verkhohliad, Anna; Юнькова, Олена Олександрівна
    В даній дипломній роботі проведено статистичного аналізу та прогнозування рівня безробіття в країнах Європейського Союзу на основі одновимірних та багатовимірних методів часових рядів. В першому розділі розглянуто теоретичні основи безробіття, а саме: розкрито поняття безробіття, його соціологічний, економічний і психологічний аспекти та визначено його типи, проаналізовано методологію визначення рівня безробіття в ЄС. У другому розділі обрано ключові економічні чинники для статистичного аналізу та прогнозування рівня безробіття в країнах ЄС, проведено статистичний аналіз даних, проаналізовано аномалії рівня безробіття в ЄС та проведено перевірку на стаціонарність даних. В третьому розділі побудовано моделі Хольта, ARIMA, VAR, ECM, зроблено прогноз на основі цих моделей та проаналізовано точність цих моделей. This thesis provides a statistical analysis and forecasting of the unemployment rate in the European Union countries based on univariate and multivariate time series methods. The first section examines the theoretical foundations of unemployment, namely: the concept of unemployment, its sociological, economic, and psychological aspects are revealed its types are identified, and the methodology for determining the unemployment rate in the EU is analyzed. In the second section, key economic factors are selected for statistical analysis and forecasting of the unemployment rate in the EU countries, statistical data analysis is conducted, anomalies of the unemployment rate in the EU are analyzed and data stationarity is checked. In the third section, Holt, ARIMA, VAR, and ECM models are constructed, a forecast is made based on these models, and the accuracy of these models is analyzed.