Прогнозування котирування цінних паперів засобами машинного навчання
No Thumbnail Available
Date
2023-06-22
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
Розглянуто теоретичні основи цінних паперів, ризики інвестиційної діяльності та стратегії їх пом'якшення. Проведено аналіз поведінки акцій обраних компаній у часі та виявлені основні тенденції. Для аналізу сезонності, тренду та шуму в часових рядах застосовано метод декомпозиції STL. Прогнозування ціни відкриття акцій здійснено методами експоненціального згладжування. В процесі підбору найкращої моделі для прогнозування використані методи машинного навчання.
The securities’ theoretical basis, risks of investment activities, and strategies for their mitigation were considered. An analysis of the selected companies shares’ behavior over time was carried out and the main trends were identified. To analyze seasonality, trend and noise in time series the STL decomposition method has been used. The prediction of shares’ opening price was carried out by exponential smoothing methods. Machine learning methods were used in the process of selecting the best forecasting model.
Description
Keywords
цінні папери, види цінних паперів, акції, ризики, стратегії пом’якшення ризиків, котирування цінних паперів, декомпозиція, прогнозування, методи прогнозування, залишки, методи машинного навчання, securities, types of securities, shares, risks, risk mitigation strategies, securities quotes, decomposition, forecasting, forecasting methods, residuals, machine learning methods
Citation
Семенюк К. С. Прогнозування котирування цінних паперів засобами машинного навчання : бакалавр. диплом. робота : 051, Економіка / Семенюк Катерина Станіславівна ; наук. керівник Іванов С. М.; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. матем. моделювання та статистики. – Київ, 2023. – 86 с.