Search academic texts

Registration Number

0823U101092, PhD dissertation

Title

Multi-circuit information management system for digital assets with intellectual support

Author

Bohdan Bebeshko,

popup.head Oleksandr Kharchenko
popup.opponent Mariia Nazarkevych
popup.opponent Dmytro Kasatkin
popup.review Volodymyr Hamalii
popup.review Lidiia Vlasenko

Status

Доктор філософії, 122, Комп’ютерні науки

Date

01-12-2023

Description

Дисертація є комплексним дослідженням з проблематики управління цифровими активами шляхом удосконалення кібернетичних систем в завданнях прогнозної оцінки успішності процедури інвестування з боку інвесторів; оцінки ризиків та складання прогнозу курсів цифрових активів на основі інтелектуального підходу шляхом синергетичного поєднання теорії ігор, нечіткої логіки, а також нейронних мереж, що дозволяє аналізувати тренди на торгових майданчиках цифрових активів та є корисним для запобігання ситуацій курсової нестабільності на ринку інвестицій у цифрові активи в умовах нечіткої інформації. Інформаційною базою дослідження стали нормативна документація, наукові праці провідних науковців і практиків, як вітчизняних, так і зарубіжних, а також емпіричні результати власних досліджень. Практичне значення контекстної моделі багатоконтурної інформаційної системи управління цифровими активами з інтелектальною підтримкою полягає у визначенні структорованих поцесів забезпечення функціонування, стійкості та цілісності системи. Знайдене рішення може бути використано при реалізації програмного забезпечення для аналізу трендів на торгових платформах цифрових активів. Результати дослідження можуть бути корисними для запобігання ситуацій нестабільності обмінного курсу та прогнозування ситуації на торгових майданчиках, які торгують цифровими активами. Розроблена стратегія управління багатоконтурною інформаційною системою управління цифровими активами з інтелектальною підтримкою може бути застосована для аналізу інформації про різні аспекти торгівлі цифровими активами та для подальшого прогнозування коливання їх курсів та формування рекомендацій з управління цифровими активами. Запропонований комбінований метод оцінки ризиків втрати фінансових ресурсів гравцями та прогнозування курсів цифрових активів на основі застосування теорії ігор, нечіткої логіки та апарату нейронних мереж, на 7-12% поліпшує якість прогнозної оцінки успішності процедури інвестування в цифрові активи, що дозволяє оптимізувати процеси прийняття рішень щодо оцінки ринку цифрових активів.