Детальная информация

Название: Математический анализ изменения стоимости финансовых активов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Авторы: Карецкий Руслан Максимович
Научный руководитель: Хлопин Сергей Владимирович
Другие авторы: Магер Владимир Евстафьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: функция Уолша; статистические методы; прогнозирование; стоимость акций; математическое моделирование; ряд Фурье; Walsh function; statistical methods; forecast-ing; value; mathematical simulation; Fourier series
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.03.02
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-5022
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • 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

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика