Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007702, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Моделі і прогнози волатильності фінансових процесів Автор Морозов Роман ДмитровичMorozov Roman Dmytrovych Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43979 Видання Київ Опис Дипломна робота: 94 с., 12 табл., 27 рис., 2 додатки, 18 джерел. Об’єкт дослідження – нелінійні нестаціонарні процеси у фінансах (фондові ринки). Мета роботи – розглянути теоретичні основи моделювання та прогнозування нестаціонарних процесів, побудувати моделі для прогнозування фінансово економічних даних та виконати їх порівняння для вибору моделі, що дає найкращий результат. спроектувати та розробити систему для аналізу та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів. В роботі розглянуто і проаналізовано існуючі моделі нелінійних нестаціонарних процесів, методи оцінювання параметрів вибраної моделі, способи прогнозування нестаціонарних процесів. Розроблено систему моделювання процесів та побудови прогнозів за вибраною моделлю. Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування Python. Результати даної роботи можна застосовувати для аналізу ринку та торгівлі акціями. Для проведення аналізу було використано реальні дані ціни фондового індексу NASDAQ-100. Thesis: 94 p., 12 tabl., 27 fig., 2 aappendices, 18 sources. The object of research is non-linear non-stationary processes in finance (stock markets). The purpose of the work is to consider the theoretical foundations of modeling and forecasting of non-stationary processes, to build models for forecasting financial and economic data and to compare them to choose the model that gives the best result. The paper considers and analyzes the existing models of nonlinear nonstationary processes, methods of estimating the parameters of the selected model, methods of forecasting nonstationary processes. A system of process modeling and forecasting according to the selected model has been developed. The software product is implemented using the Python programming language. The results of this work can be used for market analysis and stock trading. The real data of the NASDAQ-100 stock index was used for the analysis. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити