Details

Ее целью является выявить факторы, влияющие на котировки индекса IMOEX, и разработать методы прогнозирования его значений с использованием методов машинного обучения и эконометрических моделей. В ходе работы над работой были решены следующие задачи: 1. Изучение теоретических аспектов доходности индекса Московской Биржи. 2. Анализ факторов, влияющих на доходность индекса Московской Биржи. 3. Проведение статистического анализа влияния различных факторов на доходность индекса. 4. Дана оценка влияния макроэкономических показателей на индекс. 5. Расчет индекса Московской Биржи с помощью методов машинного обучения и эконометрических моделей. В условиях современной глобальной экономики изучение факторов, влияющих на стоимость активов, приобретает особую значимость, следовательно, данное исследование актуально и его результаты имеют широкую сферу применения. Проведение анализа является важным для инвесторов, аналитиков и компаний, стремящихся понять, какие факторы могут повлиять на их инвестиционные решения и бизнес-процессы. Источниками информации для работы стали методические, инструктивные материалы по теме, монографии, учебники. Анализ и обработка данных осуществлялась с использованием программного обеспечения KNIME. Оценка инвестиционной привлекательности проекта проводилась с помощью пакета MS Office (Excel). Сбор данных осуществлялся в цифровой среде инструментами парсинга, автоматизированными средствами Python.

Its purpose is to identify the factors influencing the IMOEX index quotes and to develop methods for predicting its values using machine learning methods and econometric models.In the course of work on the work, the following tasks were solved: 1. Study of the theoretical aspects of the profitability of the Moscow Stock Exchange index. 2. Analysis of the factors affecting the profitability of the Moscow Stock Exchange index. 3. Conducting a statistical analysis of the impact of various factors on the profitability of the index. 4. An assessment of the impact of macroeconomic indicators on the index is given. 5. Calculation of the Moscow Stock Exchange index using machine learning methods and econometric models. In the conditions of the modern global economy, the study of factors affecting the value of assets is of particular importance, therefore, this study is relevant and its results have a wide scope of application. Conducting an analysis is important for investors, analysts and companies seeking to understand what factors may affect their investment decisions and business processes. The sources of information for the work were methodological, instructional materials on the topic, monographs, textbooks. The analysis and processing of the data was carried out using the KNIME software. The investment attractiveness of the project was assessed using the MS Office (Excel) package. Data collection was carried out in a digital environment by parsing tools, automated Python tools.