Details

Целью исследования является повышение точности прогнозирования доходности и качества принимаемых инвестиционных решений в локальные предприятия на основе методов машинного обучения. Исследование выполнялось на базе материалов из открытых источников, исследований на тему инвестирования и создания математических моделей, публичных материалов различных компаний, профессионального опыта автора. Предмет ВКР - модель прогнозирования доходности инвестиций в локальные предприятия, основанная на методах машинного обучения. Методы исследования: методы сравнительного анализа, разработка математических моделей, используемых в существующих компаниях, методы моделирования бизнес-процессов, методы прогнозирования прибыли, методы управления проектами, методы оценки экономической эффективности. Основные результаты исследования: проведен аналитический обзор текущего состоянии финансовых рынков для инвесторов, государственной поддержки, проведен аналитический обзор законодательства и международного опыта в вопросе инвестирования в малый бизнес, обоснована необходимость создания математической модели для развития малых предприятий в сфере привлечения средств, проведен обзор и сравнительный анализ российских и иностранных инвестиционных платформ, разработана модель прогнозирования доходности. Область применения результатов ВКР – локальные предприятия и малый бизнес, желающие расширить свое влияние и получать доход на рынке инвестиций. Научная новизна исследования заключается в разработке модели прогнозирования доходности малых предприятий, учитывающая исторические и статистические данные о деятельности предприятий и меняющиеся факторы внешней среды. Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The aim of the research is to improve the accuracy of forecasting profitability and the quality of investment decisions made in local enterprises based on machine learning methods. The research was carried out on the basis of materials from open sources, research on investing and creating mathematical models, public materials from various companies, and the authors professional experience. The subject of the thesis is a model for predicting the profitability of investments in local enterprises based on machine learning methods. Research methods: comparative analysis methods, development of mathematical models used in existing companies, business process modeling methods, profit forecasting methods, project management methods, economic efficiency assessment methods. The main results of the study: an analytical review of the current state of financial markets for investors and government support was conducted, an analytical review of legislation and international experience in investing in small businesses was conducted, the need to create a mathematical model for the development of small businesses in the field of fundraising was substantiated, a review and comparative analysis of Russian and foreign investment platforms was conducted, a model for forecasting profitability was developed. The scope of the WRC results is for local enterprises and small businesses wishing to expand their influence and generate income in the investment market. The scientific novelty of the research lies in the development of a model for forecasting the profitability of small enterprises, taking into account historical and statistical data on the activities of enterprises and changing environmental factors. Conclusions. The WRC tasks have been solved, the goal has been achieved, and the scope of the results has been determined.

• ЗАДАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
  • 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1. Обзор современных задач локального бизнеса
• 1.2. Анализ состояния исследования в области прогнозирования доходности в локальные предприятия на основе машинного обучения
  • 1.3. Постановка задачи прогнозирования доходности в локальные предприятия с учетом инвестиционной стратегии
  • 1.4. Анализ и определение критериев для математической модели
• 2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИНВЕСТИРОВАНИЯ В ЛОКАЛЬНЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ
  • 2.1. Прогнозирование доходности и рисков на основе методов машинного обучения
• 2.2. Описание математической модели и алгоритма
  • 2.3. Сравнение математической модели с аналогами
• 2.4. Выводы по разделу
• 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
• 3.1. Анализ существующих программных решений прогнозирования доходности в локальные предприятия
  • 3.2. Интеграция математической модели с внешними сервисами
  • 3.3. Экономическое обоснование и перспективы внедрения математической модели
    • 3.4. План внедрения математической модели
      • Почему прототип лучше:
• 3.5. Выводы по разделу
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• СВЕДЕНИЯ ОБ УЧАСТИИ В НАУЧНОЙ РАБОТЕ