Details
Title | Categorization of financial market conditions and the specifics of their interaction with the external environment: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.04.01_27 «Количественные финансы (международная образовательная программа)» |
---|---|
Creators | Полянина Полина Вадимовна |
Scientific adviser | Конников Евгений Александрович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
Imprint | Санкт-Петербург, 2024 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | stability; ability; efficiency; depth; financial market; condition of the financial market |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 38.04.01 |
Speciality group (FGOS) | 380000 - Экономика и управление |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5650 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Additionally | New arrival |
Record key | ru\spstu\vkr\33722 |
Record create date | 8/30/2024 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Целью выпускной квалификационной работы является разработка инструментария управления влиянием внешней среды на категории состояния финансового рынка. Для достижения этой цели на основе нечетко-множественной модели сформированы интегральные финансовые показатели, отражающие состояние финансового рынка, и использованы методы машинного обучения для их прогнозирования. На основе полученных результатов разработан комплекс рекомендаций по управлению состоянием финансового рынка Российской Федерации.
The aim of the final qualification work is to develop of tools for managing the impact of the external environment on the categories of financial market conditions. To achieve this aim, integral financial indicators were formed, reflecting the state of the financial market, based on a fuzzy set model, and machine learning methods were used to predict them. Based on the results obtained, a set of recommendations was developed for managing the state of the financial market of the Russian Federation.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 1
Last 30 days: 0