Тема выпускной квалификационной работы: «Математический анализ изменения стоимости финансовых активов». В данной работе рассмотрены статистические методы прогнозирования стоимости финансовых активов и разработана математическая модель прогнозирования с использованием функ-ции Уолша. Главной целью данной работы является поиск инструмента для прогно-зирования стоимости финансовых активов и обоснование причины его выбо-ра. Задачи, которые решались в процессе выполнения работы: 1. Рассмотрение статистических методов прогнозирования временных рядов. 2. Создание математической модели прогнозирования финансовых ак-тивов с использованием функции Уолша. 3. Применение статистических методов и разработанной математической модели к прогнозированию стоимости финансовых активов на разных вре-менных интервалах. 4. Сравнение результатов и определение наиболее подходящего способа прогнозирования для каждого временного интервала.

Theme of the final qualifying work: "Mathematical analysis of changes in the value of financial assets." In this paper, statistical methods for forecasting the value of financial assets are considered and a mathematical forecasting model using the Walsh function is developed. The research set the following goals: 1. Consideration of statistical methods for forecasting time series. 2. Creation of a mathematical model for forecasting financial assets using the Walsh function. 3. Application of statistical methods and the developed mathematical model to forecasting the value of financial assets at different time intervals. 4. Comparison of the results and determination of the most appropriate forecasting method for each time interval.

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1. Объект исследования
  • 1.2. Задачи анализа изменения стоимости финансовых активов
  • 1.3. Методы прогнозирования
  • 1.3.1. Технический анализ
  • 1.3.2 Фундаментальный анализ
  • 2. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
  • 2.1. Статистические методы
  • 2.1.1. Тренд
  • 2.1.2 Сезонность
  • 2.1.3. Взятие последовательной разности
  • 2.1.4. Проверка на стационарность
  • 2.1.5. Модели авторегрессии и скользящего среднего АRМА
  • 2.1.5.1 Процесс АR
  • 2.1.5.2. Процессы скользящего среднего (MA)
  • 2.1.6. Смешанные процессы
  • 2.1.7. Интегрированные модели авторегрессии и скользящего среднего АRIМА
  • 2.1.7.1. Методология Бокса–Дженкинса
  • 2.2. Функции Уолша и марковские цепи
  • 2.2.1. Преимущество функций Уолша
  • 2.2.2. Математическая модель приведения сигнала в виде ГСМ
  • 2.2.3. Математическая модель прогнозирования цен акций на основе теории марковских цепей
• 3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
  • 3.1. Статистические методы
  • 3.1.1. Модель авторегрессии – скользящего среднего (ARMA)
  • 3.1.1.1. Прогнозирование стоимости акции на временном интервале в один год
  • 3.1.1.2. Прогнозирование стоимости акции на временном интервале в один месяц
  • 3.1.1.3. Прогнозирование стоимости акции на временном интервале в один день
  • 3.1.1.4. Прогнозирование стоимости акции на временном интервале в 4 часа
  • 3.1.1.5. Прогнозирование стоимости акции на временном интервале в 15 минут
  • 3.2. Функции Уолша
  • 3.2.1. Прогнозирование стоимости акций на временном интервале в один год
  • 3.2.2. Прогнозирование стоимости акций на временном интервале в один месяц
  • 3.2.3. Прогнозирование стоимости акций на временном интервале в один день
  • 3.2.4. Прогнозирование стоимости акций на временном интервале в 4 часа
  • 3.2.5. Прогнозирование стоимости акций на временном интервале в 15 минут
  • 3.4. Сравнение результатов
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• Приложение 1
• Приложение 2
• Приложение 3
• Приложение 4
• Приложение 5