Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/23158
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorДемківський, Є. О.-
dc.contributor.authorДемківська, Т. І.-
dc.date.accessioned2023-05-03T10:12:01Z-
dc.date.available2023-05-03T10:12:01Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationДемківський Є. О. Прогнозування дохідності банківських продуктів / Є. О. Демківський, Т. І. Демківська // Інформаційні технології в науці, виробництві та підприємництві : збірник наукових праць молодих вчених, аспірантів, магістрів кафедри комп’ютерних наук та технологій / за заг. наук. ред. В. Ю. Щербаня. – Київ : ТОВ "Фастбінд Україна", 2022. – С. 127-130.uk
dc.identifier.isbn978-617-8237-00-4uk
dc.identifier.urihttps://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/23158-
dc.description.abstractВ роботі аналізується та досліджується застосування авторегресійних моделей різних порядків та гетороскедастичних моделей для прогнозування нелінійних нестаціонарних фінансово-економічних процесів, за допомогою яких може бути описана динаміка банківських продуктів та побудова нових моделей, які здатні адекватно описувати зазначені процеси. Отримані характеристики побудованих моделей свідчать про можливість використання їх для прогнозування банківських продуктів, зокрема для відсотку по депозитах.uk
dc.description.abstractA systematic approach to modeling non-linear non-stationary processes using statistical data and principles of system analysis is proposed. A new model of the studied financial process has been constructed, which provides a high-quality short-term volatility forecast. The technique for constructing models of heteroscedastic processes has been improved, which provides adequate models for the dynamics of dispersion in the presence of informative data. An example of constructing an adequate model of the dispersion dynamics of a heteroscedastic process is given. Computational experiments aimed at modeling the dynamics of conditional dispersion have been carried out. The effectiveness of the proposed methodology for modeling processes that are non-stationary with respect to dispersion is illustrated. The obtained characteristics of the constructed models of the UARGU indicate the possibility of using conditional variance for forecasting in practice.uk
dc.language.isoukuk
dc.subjectгетероскедастичні моделіuk
dc.subjectавторегресійні моделіuk
dc.subjectкритерій адекватностіuk
dc.subjectчасткова автокореляційна функціяuk
dc.subjectgeteroscedastic modeluk
dc.subjectvolatilityuk
dc.subjectmodel buildinguk
dc.subjectadequacy criteriauk
dc.subjectautocorrelation functionuk
dc.subjectpartial autocorrelation functionuk
dc.titleПрогнозування дохідності банківських продуктівuk
dc.title.alternativeForecasting the profitability of banking productsuk
dc.typeArticleuk
local.contributor.altauthorDemkivskyi, Ievgen Oleksandrovich-
local.contributor.altauthorDemkivska, Tetiana Ivanovna-
local.subject.sectionЕлектронні пристрої та електротехнічні комплекси, комп’ютерно-інтегровані системи управлінняuk
local.sourceІнформаційні технології в науці, виробництві та підприємництвіuk
local.subject.facultyФакультет мехатроніки та комп'ютерних технологійuk
local.identifier.sourceВидання Україниuk
local.subject.departmentКафедра комп'ютерних наукuk
local.subject.method1uk
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації (статті)
Кафедра комп'ютерних наук (КН)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Демківська.pdf250,61 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.