Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Кваліфікаційні роботи | Qualifying works
  3. Магістерські роботи | Master's theses
  4. Розробка технології прогнозування фінансового бюджету методами Data Science
 
  • Деталі
Параметри

Розробка технології прогнозування фінансового бюджету методами Data Science

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Немченко Катерина Юріївна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Хлевна, Юлія Леонідівна 
Кафедра технологій управління 
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6659
Цитування :
Немченко К. Ю. Розробка технології прогнозування фінансового бюджету методами Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Наук. кер. Ю. Л. Хлевна. Київ, 2025. 101 с.
Мета дипломної роботи магістра – розробити й експериментально обґрунтувати технологію короткострокового (1–3 місяці) прогнозування особистого фінансового бюджету, що поєднує класичні статистичні й сучасні машинні методи та забезпечує інтеграцію результатів у аналітичні системи бізнес-інтелекту.
Об’єкт дослідження – процес формування та виконання особистого фінансового бюджету на основі транзакційних даних банківських рахунків.
Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби Data Science для короткострокового прогнозування бюджетних показників за умов обмежених і нерегулярних часових рядів, а також правила їх автоматичного вибору за категоріями витрат.
Наукова новизна роботи полягає у розробці комплексної технології, що: поєднує наївні, ETS, SARIMAX із екзогенними змінними (курси валют, календар свят), Prophet, XGBoost із лаг-ознаками та спеціалізований Croston/TSB для інтермітентних витрат; упроваджує розширювальне перехресне валідування (expanding-window CV) для коротких рядів і доводить статистично значуще зниження MAPE порівняно з базовими підходами; пропонує правило-диспетчер вибору моделі за типом витрат, що підвищує точність й інтерпретованість прогнозів; демонструє практичну інтеграцію модуля прогнозування у Power BI безпосередньо на рівні візуалізацій.
У роботі проаналізовано існуючі підходи до застосування статистичних та машинних методів у прогнозуванні фінансових бюджетів. Запропонована нова методика їх комбінування й адаптації до коротких особистих часових рядів, обґрунтовано доцільність її впровадження, наведено рекомендації щодо практичної імплементації у корпоративні та персональні аналітичні системи.
Дипломна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків і списку використаних джерел. Загальний обсяг – _ сторінок; список літератури містить _ найменування на _ сторінках.
Ключові слова :

фінансовий бюджет

прогнозування

Data Science

SARIMAX

Prophet

XGBoost

Croston

короткострокові часов...

Галузі знань та спеціальності :
122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

2.31 MB

Контрольна сума:

(MD5):b93a9f950b57809f96e3b411b3a00b03

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua