2022
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56991
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Дослідження нейронних мереж для прогнозування вартості акцій компаній у нестабільній економіці(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Москаленко, В'ячеслав Васильович; Санталова, Анастасія Романівна; Фонта, Наталія ГригорівнаДані дослідження присвячені аналізу і вибору нейронних мереж різної архітектури та гібридних моделей, до яких включені нейронні мережі, для прогнозування ринкової вартості акцій на фондовому ринку країни, яка перебуває у процесі нестабільного розвитку. Аналіз та прогнозування таких фондових ринків не може бути проведено з використанням класичних методів. Актуальність теми дослідження зумовлена необхідністю розробки програмних систем, які реалізують алгоритмічне забезпечення прогнозування ринкової вартості акцій в Україні. Впровадження таких програмних систем до контуру прийняття інвестиційних рішень у компаніях, які зацікавлені у підвищенні інформаційної прозорості фондового ринку України, дасть можливість покращити прогнози щодо ринкової вартості акцій. Це у свою чергу сприятиме покращенню інвестиційного клімату та забезпечить зростання інвестування в українську економіку. Проведено аналіз результатів існуючих досліджень щодо використання нейронних мереж та інших методів обчислювального інтелекту для моделювання поведінки учасників фондового ринку та прогнозування ринку. У статті надано результати дослідження щодо використання нейронних мереж різної архітектури для прогнозування ринкової вартості акцій на фондових ринках України. Для прогнозування було обрано чотири акції Української фондової біржі: Центренерго (CEEN); Укртелеком (UTLM); Крюківський Вагонобудівний Завод ПАТ (KVBZ); Райффайзен Банк Аваль (BAVL). Для експериментального дослідження були обрані такі моделі: довга короткострокова пам’ять LSTM; згорткова нейронна мережа CNN; гібридна модель, яка поєднує дві нейронної мережі CNN і LSTM; гібридна модель, що складається з алгоритму декомпозиції варіаційного режиму та нейронної мережі довгострокової пам’яті (VMD-LSTM); гібридна модель VMD-CNN-LSTM глибокого навчання на основі варіаційного режиму (VMD) та двох нейронних мереж. Розраховано оцінки якості прогнозу за різними метриками. Зроблено висновок, що використання гібридної моделі VMD-CNN-LSTM дає мінімальну помилку прогнозування ринкової вартості акцій українських підприємств. Також доцільно використовувати модель VMD-LSTM для прогнозування на біржах країн з нестабільною економікою.