Кафедра штучного інтелекту, моделювання та статистики

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43267

Browse

Browsing Кафедра штучного інтелекту, моделювання та статистики by Subject "ARIMA"

Now showing 1 - 3 of 3
  • No Thumbnail Available
    Item
    Аналіз та прогнозування фінансової стійкості страхової компанії на основі регуляторної звітності
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-12-19) Бабак, Людмила Олександрівна; Babak, Liudmyla; Юнькова, Олена Олександрівна
    Об'єктом дослідження є фінансова стійкість страхової компанії. Предметом дослідження є методи аналізу, моделювання та прогнозування фінансової стійкості. Метою виконання кваліфікаційної магістерської роботи є розробка комплексного підходу до оцінювання та прогнозування показника фінансової стійкості страховика, а також вироблення практичних рекомендацій його використання в управлінні ризиками. Отримані результати дослідження спрямовані на практичне вдосконалення процесу оцінювання фінансової стійкості страхових компаній через розроблені моделі. У роботі обґрунтовуються висновки щодо ефективності застосування інтегрального показника, стрес-тестування та моделей ARIMA для комплексної оцінки, прогнозування та своєчасного виявлення ризиків фінансової нестійкості страховиків. The object of the study is the financial stability of an insurance company. The subject of the study is methods of analysis, modeling, and forecasting of financial stability. The purpose of the master's thesis is to develop a comprehensive approach to assessing and forecasting the financial stability of an insurer, as well as to develop practical recommendations for its use in risk management. The results of the study are aimed at practical improvement of the process of assessing the financial stability of insurance companies through the developed models. The paper substantiates conclusions regarding the effectiveness of using an integral indicator, stress testing and ARIMA models for comprehensive assessment, forecasting and timely detection of risks of financial instability of insurers.
  • 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.