• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Кораблев Антон Романович
прогнозирование нестационарных временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей
Магистратура
2014
Аннотация на магистерскую диссертацию на тему: «прогнозирование нестационарных временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей»Данная магистерская диссертация посвящена анализу эффективности использования искусственных нейронных сетей при прогнозировании финансовых нестационарных временных рядов. В настоящее время тема прогнозирования финансовых НВР является крайне актуальной, поскольку является основой для финансового и торгового планирования, а так же управления и оптимизации экономических процессов на предприятии. Эффективный инструмент прогнозирования позволяет предугадать будущие значения исследуемого параметра и действовать относительно полученных результатов.Цель данной магистерской диссертации заключается в том, чтобы показать насколько эффективно нейронные сети способны справиться с задачей прогнозирования различных типов нестационарных временных рядов.В соответствие с поставленной целью были выдвинуты следующие задачи:1) Показать теоретическую базу формирования структуры нейронной сети;2) Предоставить теорию по обучению и оптимизации нейронной сети;3) Определить эффективность использования рассматриваемых методов построения сетей при прогнозировании разных типов нестационарных временных рядов;4) Показать влияние выбора метода построения и оптимизации сети на итоговый результат прогнозирования;5) Сделать выводы относительно результативности использования нейронных сетей для поставленной задачи. Цели и задачи предполагали использование реальных данных, находящихся в широком доступе, а так же математического программного обеспечения высокого уровня.При написании работы использовались данные, взятые из базы статистических показателей Соединенных Штатов Америки и базы торгово аналитического портала finam.ru. В результате исследования был сделан вывод об эффективности использования инструмента искусственны нейронных сетей для задач прогнозирования нестационарных временных рядов в случае использования подходящего метода обучения и оптимизации сети.Структура работы представлена введением, четырьмя главами, четырнадцатью параграфами, заключением и списком литературы. В работе использовано 30 таблиц, 34 графика и 31 источник литературы.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР