Економіко-математичне моделювання динаміки ринку криптовалют
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Дрогомерецький, Артур Володимирович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Дрогомерецький, А. В. (2024). Економіко-математичне моделювання динаміки ринку криптовалют. [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6497
[ДСТУ] Дрогомерецький А. В. Економіко-математичне моделювання динаміки ринку криптовалют : кваліфікаційна робота магістра : 051 Економіка / наук. кер. О. І. Ляшенко. Київ, 2024. 66 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6497 (дата звернення: 17.07.2026).
Об’єктом дослідження є процес прогнозування динаміки ринку криптовалют.
Предметом дослідження є моделі прогнозування курсів криптовалют на основі ARIMA, рекурентних нейронних мереж LSTM та фрактального аналізу.
Мета дослідження: аналіз теоретико-методологічної бази, використання ARIMA та LSTM моделей в поєднанні з фрактальним аналізом часових рядів для прогнозування курсів криптовалют, а також розробка гібридної моделі на їх основі, порівняльний аналіз застосованих моделей та оцінка результатів прогнозування.
Наукова новизна: розробка гібридної моделі на основі ARIMA та LSTM удосконаленої показником фрактального аналізу.
Практична цінність полягає у використанні гібридної моделі за допомогою якої можна прогнозувати курси криптовалют на основі історичних даних.
Предметом дослідження є моделі прогнозування курсів криптовалют на основі ARIMA, рекурентних нейронних мереж LSTM та фрактального аналізу.
Мета дослідження: аналіз теоретико-методологічної бази, використання ARIMA та LSTM моделей в поєднанні з фрактальним аналізом часових рядів для прогнозування курсів криптовалют, а також розробка гібридної моделі на їх основі, порівняльний аналіз застосованих моделей та оцінка результатів прогнозування.
Наукова новизна: розробка гібридної моделі на основі ARIMA та LSTM удосконаленої показником фрактального аналізу.
Практична цінність полягає у використанні гібридної моделі за допомогою якої можна прогнозувати курси криптовалют на основі історичних даних.
Галузі знань та спеціальності :
05 Соціальні та поведінкові науки::051 Економіка
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.27 MB
Контрольна сума :
(MD5):0cf5cbedb68147f912a8037fb495a768
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International