Інституційний репозитарій ЗНУ

Прогнозування динаміки фінансових інструментів EdTech-компаній на фондових ринках

Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.author Гараніна, Аліна Володимирівна
dc.date.accessioned 2022-12-25T11:33:17Z
dc.date.available 2022-12-25T11:33:17Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/9481
dc.description Гараніна А. В. Прогнозування динаміки фінансових інструментів EdTech-компаній на фондових ринках : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 051 "Економіка" / наук. керівник Д. В. Очеретін. Запоріжжя : ЗНУ, 2022. 128 с. uk
dc.description.abstract UA : У роботі висвітлено сутність фондового ринку, проаналізовано його значення і визначено місце EdTech-компанії та їх фінансових інструментів на цьому ринку. Проаналізовано існуючі методи та моделі прогнозування динаміки фінансових інструментів на фондовому ринку і визначено роль прогнозування для дослідження тенденцій його розвитку. Проаналізовано динаміку вартості акцій EdTech-компаній на фондовому ринку за допомогою рекурентних діаграм. Побудовано прогноз вартості цих акцій на основі застосування авторегресійних та нейромережевих моделей. На основі оцінок якості прогнозних моделей та точності прогнозу обґрунтовано вибір методу прогнозування динаміки фінансових інструментів EdTech-компаній для їх подальшого використання при розробці нових та удосконаленні існуючих майданчиків, які торгують цінними паперами. uk
dc.description.abstract EN : In research reflects the essence of the stock market, analyzes its significance and determines the place of the EdTech company and their financial instruments in this market. Existing methods and models for predicting the dynamics of financial instruments in the stock market are analyzed and the role of forecasting for studying trends in its development is determined. The dynamics of the value of shares of EdTech companies in the stock market was analyzed using recurrent diagrams. The following models were included in the catalog of models for forecasting: the classic ARIMA model with autodetection of parameters, ARIMA Boosted, Prophet model from Facebook, Neural network. The criterion for choosing the best model for time series forecasting was the mean absolute percentage error (MAPE). For all EdTech companies that were considered in the work, the best predictive model turned out to be a 4-2-1 neural network model. The model allows you to calculate the value of shares of EdTech companies based on data on its value in the previous four weeks. The proposed model can de used in the development of new and improvement of existing platforms trading in securities is substantiated. uk
dc.language.iso uk uk
dc.subject фондовий ринок uk
dc.subject фінансові інструменти uk
dc.subject освіта uk
dc.subject EdTech uk
dc.subject акції uk
dc.subject ряди динаміки uk
dc.subject прогнозування uk
dc.subject рекурентні діаграми uk
dc.subject авторегресійні моделі uk
dc.subject нейромережеві моделі uk
dc.subject stock market uk
dc.subject financial instruments uk
dc.subject education uk
dc.subject stock uk
dc.subject dynamic series uk
dc.subject forecasting uk
dc.subject recurrent diagram uk
dc.subject autoregression models uk
dc.subject neural network models uk
dc.title Прогнозування динаміки фінансових інструментів EdTech-компаній на фондових ринках uk
dc.type Магістерська робота uk


Долучені файли

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу