Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008543, Article popup.category Бакалаврська робота Title Frequency analysis of the world economy and economies of the EU and the US (AI translated) popup.author Плахотня Маргарита ВікторівнаPlakhotnya Marharyta Viktorivna popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/36145 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 88 с., 21 рис., 12 табл., 2 додатки, 9 джерел. Об’єкт дослідження – дані, світового ВВП та ВВП ЄС і США. Предмет дослідження – метод для знаходження тренду та циклічної частоти часового ряду. Мета роботи – розробити алгоритми, які допоможуть досліджувати часовий ряд на наявність тренду, та видаляти його, якщо він присутній та знаходити циклічну частоту часового ряду для подальшого аналізу. Актуальність – проведення аналізу циклічності економік різних країн світу для прийняття рішень в питаннях, пов'язаних з показниками зростання ВВП на середньострокову перспективу . Проведений аналіз отриманих результатів, виконано порівняльний аналіз економік для різних країн світу, визначено характерні особливості кожної з них. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – методи прогнозування, зокрема логістична регресія, дерева рішень, випадковий ліс, градієнтний бустінг та методи прогнозного моделювання за допомогою нейронних мереж. Diploma work: 88 p., 21 fig., 12 tabl., 2 appendixes, 9 sources. The theme – Frequency analysis of the world economy and the economies of the EU and the US. The object of study – data, world GDP, EU and US GDP. Subject of research – method for finding the trend and cyclic frequency of the time series. Purpose - develop algorithms that will help to investigate the time series for the presence of a trend, and remove it, if present, then find the cyclic frequency of the time series for further analysis. Actuality – analysis of the cyclical nature of the economies of different countries to make decisions on issues related to GDP growth and in the medium term. The analysis of the obtained results is carried out, the comparative analysis of economies for different countries of the world is executed, the characteristic features of each of them are defined. Ways of further development of the research subject are forecasting methods, in particular logistic regression, decision trees, random forest, gradient boosting and methods of forecasting modeling with the help of neural networks. popup.nrat_date 2025-11-05 Close