• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Мухаметжанов Алишер -
Прогнозирование финансовых временных рядов на основе сетей глубокого обучения
Бизнес-информатика
(Бакалавриат)
8
2019
Прогнозирование финансовых временных рядов на основе прошлых наблюдений является предметом значительного интереса среди ученых, предпринимателей, экономистов, финансистов, инвесторов и трейдеров. Эта задача сложна тем, что для получения точного прогноза необходимо не только обладать большим количеством информации, но и суметь правильно ее интерпретировать, что часто является невозможным.

Одним из способов прогнозирования временных рядов является их моделирование на основе прошлых значений с последующей экстраполяцией. В научной литературе описано множество способов моделирования временных рядов, некоторые из них основаны на сетях глубокого обучения.

Существует несколько архитектур сетей глубокого обучения, которые могут применяться в задаче прогнозирования временных рядов: многослойный перцептрон, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети.

Целью данной работы является сравнение эффективности этих архитектур в задаче прогнозирования финансовых временных рядов.
Текст работы (работа добавлена 15 мая 2019г.)

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