122 "Комп'ютерні науки"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/47370
Переглянути
Документ Інформаційні технології підтримки фінансових рішень в умовах ризику та невизначеності(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Мац, Владислав ІгоровичДисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі, пов'язаної з розробкою нових та удосконалення існуючих методів комп’ютерної реалізації моделей керованих Марківських процесів на прикладі аналізу та побудови довгострокових інвестиційних стратегій виходячи з персонального контексту індивідуального інвестора. Об’єкт дослідження – довгострокові інвестиційні стратегії що враховують персональний контекст індивідуального інвестора. Предмет дослідження – моделі, методи та інформаційні технології побудови довгострокових інвестиційних стратегій виходячи з персонального контексту індивідуального інвестора. Метою дисертаційної роботи є розробка методів для інтегрування персонального контексту індивідуального інвестора до оптимізаційного процесу шляхом розробки нових та удосконалення існуючих методів довгострокової оптимізації портфелю на основі керованих Марківських процесів. The thesis is devoted to solving a relevant scientific and technical problem related to the development of new and improvement of existing methods of computer implementation of models of controlled Markov processes using as the example the analysis and construction of long-term investment strategies based on the personal context of an individual investor. The object of the study is long-term investment strategies that take into account the personal context of an individual investor. The subject of the study is models, methods and information technologies of building long-term investment strategies based on the personal context of an individual investor. The aim of the study is to develop methods for integrating the personal context of an individual investor into the optimization process by developing new and improving existing methods for long-term portfolio optimization based on controlled Markov processes.