Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001491, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Застосування моделей та методів глибокого навчання для прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній на основі фінансової звітності Автор Гончаренко Костянтин Олександрович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69458 Видання Київ Опис Дипломна робота: 135 с., 8 табл., 20 рис., 1 додаток, 35 посилань. Тема: Застосування моделей та методів глибокого навчання для прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній на основі фінансової звітності. Об’єкт дослідження – процес оцінки та прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній на основі фінансової звітності. Предмет дослідження – моделі та методи глибокого навчання для прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній. Мета роботи – дослідити можливість використання моделей та методів глибокого навчання для розробки ефективної моделі прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній на основі фінансової звітності. У ході виконання дипломної роботи розглянуто процес оцінки та прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній на основі фінансової звітності, та методи прогнозування фінансових показників. Досліджено можливість використання моделей та методів глибокого навчання для розробки ефективної моделі прогнозування ринкової капіталізації публічних компаній. Оцінка якості моделей була проведена за трьома метриками: RMSE, SMAPE та DS. На валідаційних даних найкраще себе показали моделі RNN та GRU. В якості прикладу побудовано систему для прогнозування капіталізації публічних компаній на основі фінансової звітності та протестовано на прикладі компанії Apple. Проведено повний функціонально-вартісний аналіз програмного продукту та обрано варіант реалізації програмного продукту. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити