Детальная информация

Целью работы является построение надёжной прогностической модели, которая поможет выявить инвестиционный потенциал технологических компаний и отдельных направлений деятельности. Объект работы – мировые компании технологического сектора. В работе были решены следующие задачи: - кластеризация компаний по инвестиционному потенциалу; - обучение моделей классификации различными методами машинного обучения; - формирование оптимальных инвестиционных портфелей. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом технологического сектора и необходимостью эффективного инвестиционного анализа компаний с большой долей интеллектуального капитала. Построение моделей и визуализация их результатов выполнялись с помощью языка программирования Python. В результате исследования построена модель прогнозирования инвестиционного потенциала компаний технологического сектора с высокой обобщающей способностью, которая может быть применена для быстрой оценки инвестиционной привлекательности и финансового положения компаний. Далее, возможно составление оптимальных инвестиционных портфелей, учитывающих различные стратегии инвестирования.

The goal of the work is to build a reliable predictive model that will help identify the investment potential of technology companies and specific areas of activity. The object of the research is global companies in the technology sector. In the course of the study, the following tasks were solved: - clustering of companies according to their investment potential; - train classification models using various machine learning methods; - development of optimal investment portfolios. The relevance of the topic is due to the rapid growth of the technology sector and the need for an effective investment analysis of companies with a large share of intellectual capital. Models were built and their results visualized using the Python programming language. As a result of the study, a model for forecasting the investment potential of companies in the technology sector with a high generalization was built, that can be used to quickly assess the investment attractiveness and financial position of companies. Further, based on the results of the model, it is possible to compile optimal investment portfolios that take into account various investment strategies.