Війти или зарструватись
- Загалом:
Курси Сервіс-Безлім
Кривий Ріг, Київ, Дніпро, Запоріжжя, Харків
англійська мова, польска мова, курси IT оператор ПК
СЕРТИФІКАТ
Курсы в Кривом Роге, польского, английского, компьютерные
Новости
Дипломна робота Застосування теорії гетероскедастичних процесів для аналізу і прогнозування фінансово-економічних систем
- Цена: 90 грн.
- ✔ Є в наявності
- Артикул: 26101
Натисніть кнопку Оплата 24.
Вказуйте ПІП платника, а
E-mail в: Призначенні
* Є питання? Пишіть +380976190099 Viber
* Обробка запитів 1-3 години
Зміст
Реферат
Перелік прийнятих скорочень
Вступ
Постановка задачі дослідження
Розділ 1. Основи біржової торгівлі
1.1. Фондові біржі та їх завдання
1.2. Суть технічного аналізу
1.3. Засоби технічного аналізу
1.3.1. Основні фігури технічного аналізу
1.3.2. Методи дотримання тренду
1.3.3. Осцилятори
1.3.4. Аналіз показників обсягів торгів
1.4. Типова організаційна структура біржі
Висновки до розділу 1
Розділ 2. Математичні методи аналізу фінансово-економічних показників
2.1. Типи моделей ГСП
2.1.1. Авто регресійне умовно гетероскедастичне рівняння
2.1.2. Узагальнена авто регресійна умовно гетероскедастична модель
2.2. Часткова кореляційна функція
2.3. Методика побудови ГСП
2.3.1. Методика побудови гетероскедастичної моделі
2.4. Метод групового урахування аргументів у задачах прогнозування й ідентифікації
2.5. Каскадна нейромережа на ортонейронах
2.6. Опис розробленої програми та порівняльний аналіз результатів
Висновки до розділу 2
Розділ 3. Організаційно-економічний розділ
3.1. Постановка задачі техніко-економічного аналізу
3.2. Обґрунтування функцій програмного продукту
3.2.1. Формування варіантів функцій
3.2.2. Варіанти реалізації основних функцій
3.3. Обґрунтування системи параметрів ПП
3.3.1. Опис параметрів
3.3.2. Кількісна оцінка параметрів
3.3.3. Аналіз експертного оцінювання параметрів
3.4. Аналіз рівня якості варіантів реалізації функцій
3.5. Економічний аналіз варіантів розробки ПП
3.5.1. Визначення трудомісткості
3.5.2. Визначення витрат на розробку й розрахунок вартості ПП
3.5.3. Розрахунок показників економічної ефективності для кожного варіанта ПП
Висновки до розділу 3
Розділ 4. Охорона праці
4.1. Аналіз шкідливих та небезпечних виробничих факторів у робочому приміщенні
4.2. Інженерні рішення
4.3. Пожежна безпека
Висновки до розділу 4
Висновки по роботі та перспективи подальших досліджень
Список використаної літератури
Додатки:
Додаток А. Ілюстративний матеріал для доповіді
Висновок
Дана робота присвячена аналізу та моделюванню фінансово-економічних показників з метою прийняти правильне рішення при виконанні торгівельних операцій на фондовій біржі.
Після ознайомлення з теоретичними відомостями щодо основ біржової торгівлі, основних математичних методів аналізу фінансово-економічних показників, була реалізована програма, яка дозволяє прогнозувати волатильність вибраної акцій різними методами та вибираю найкращий з них.
Для прогнозування волотильності вибраної акцій («Procter&Gamble») було запропоновано авторегресійну та узагальнену авторегресійну модель з умовною гетероскедастичністю, а також модель, побудовану на основі каскадних нейронних мереж на ортонейронах та модель, побудовану на основі методу групового урахування аргументів. Проаналізувавши їх, я прийшов до висновку що авторегресійна модель з умовною гетероскедастичністю показала найгірші результати, натомість узагальнена авторегресійна модель з умовною гетероскедастичністю та модель, побудована на основі МГУА показали найкращі результати. Це пояснюється присутністю в цих моделях двох змінних, ща характеризують волатильність, натомість у всіх інших моделях така змінна лише одна. Серед двох найкращих моделей кращою виявилась модель узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю Необхідно також відмітити, що за деякими показниками кращі моделі поступилися моделі, побудованій на основі каскадних нейронних мереж на ортонейронах, яка вцілому показала також досить непогані результати, шляхом зміни порядку поліномів Ерміта та кількості каскадів.
Отже, подальшими напрямками роботи можуть бути питання, що стосуються:
1. вдосконалення реалізованої роботи, шляхом додавання нових методів прогнозування волатильності, зокрема методу стохастичної волатильності;
2. вдосконалення інтерфейсу програми, шляхом грфічного відображення зміни коефіцієнтів при регрессорах за допомогою використання РМНК;
3. вдосконалення методу групового урахування аргументів шляхом додавання нових регрессорів.
Отзывы покупателей