📄Работа №190820
Тема: Моделирование и прогнозирование на основе квантильной регрессии
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
математические методы в экономике
Объем:
38 листов
Год:
2017
Просмотров:
57
4380
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Реферат 2
ВВЕДЕНИЕ 6
1 КВАНТИЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА ЦЕН АКЦИЙ 7
1.1 Общее описание 7
1.2 Влияние функции распределения F на качество подгонки регрессии 8
1.3 Применение квантильной модели для анализа цен акций ПАО «Газпром» 10
2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН АКЦИЙ 11
2.1 Описание алгоритма прогноза 11
2.2 Прогноз данных 11
3 АНАЛИЗ ЦЕН АКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПОРНОЙ ЦЕНЫ 15
3.1 Постановка задачи 15
3.2 Применение метода для моделирования 15
3.3 Прогнозирование цен акций ПАО «Газпром» с использованием опорной цены 20
3.4 Моделирование цен акций за полугодовой период 27
3.5 Прогнозирование цен акций за полугодовой период 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 36
ПРИЛОЖЕНИЕ А ВЫЧИСЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПО МНК
В ПАКЕТЕ Mathcad 14 37
ВВЕДЕНИЕ 6
1 КВАНТИЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА ЦЕН АКЦИЙ 7
1.1 Общее описание 7
1.2 Влияние функции распределения F на качество подгонки регрессии 8
1.3 Применение квантильной модели для анализа цен акций ПАО «Газпром» 10
2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН АКЦИЙ 11
2.1 Описание алгоритма прогноза 11
2.2 Прогноз данных 11
3 АНАЛИЗ ЦЕН АКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПОРНОЙ ЦЕНЫ 15
3.1 Постановка задачи 15
3.2 Применение метода для моделирования 15
3.3 Прогнозирование цен акций ПАО «Газпром» с использованием опорной цены 20
3.4 Моделирование цен акций за полугодовой период 27
3.5 Прогнозирование цен акций за полугодовой период 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 36
ПРИЛОЖЕНИЕ А ВЫЧИСЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПО МНК
В ПАКЕТЕ Mathcad 14 37
📖 Введение
В работе рассматривается применение математической модели растущих систем [1-3] к моделированию и прогнозированию цен акций. Под растущей системой понимается любая совокупность объектов одной природы, которые вместе участвуют в процессах возникновения, создания и развития системы, подчиняющихся законам, одинаковым для всех объектов. Природа таких законов может быть различной - электромагнитная, психологическая, биологическая, экономическая, статистическая и т.п. Каждый такой закон обладает разнообразными особенностями и свойствами. Описание растущих систем возможно с помощью вероятностно-статистических методов [1,2]. В геологии такими системами являются совокупности месторождений полезных ископаемых [4,5]. Системы подобного типа используются для описания закономерностей численности населения совокупности территорий [6], определения экстремального расхода воды в реках [7], расчета финансовых показателей и в других сферах практической деятельности.
Исходя из предположения, что совокупность цен акций за определенный период времени является растущей системой, в работе проводится подбор математической модели, которая наилучшим образом отражает зависимость цен за этот период времени. Полученная модель, названная квантильной, приводит к специфической зависимости между ценами акций. Результаты иллюстрируются по данным стоимостей акций публичного акционерного общества «Газпром».
Исходя из предположения, что совокупность цен акций за определенный период времени является растущей системой, в работе проводится подбор математической модели, которая наилучшим образом отражает зависимость цен за этот период времени. Полученная модель, названная квантильной, приводит к специфической зависимости между ценами акций. Результаты иллюстрируются по данным стоимостей акций публичного акционерного общества «Газпром».
✅ Заключение
В работе было проведено исследование моделей растущих систем для анализа цен акций ПАО «Газпром» по максимальным и минимальным ценам с помощью квантильной регрессии для различных законов распределения. При использовании метода опорной цены оказалось, что законы распределения, такие как двойной экспоненциальный и Типпета, достаточно хорошо описывают реальную ситуацию с практической точки зрения. Были спрогнозированы цены акций на пятый день, и было выявлено, какой способ дает наиболее приближенные к действительности результаты. Прогноз, как по максимальным, так и по минимальным ценам дает примерно одинаковые значения.
При рассмотрении более длительного периода времени оказалось, что наиболее адекватно реальную тенденцию цен описывают суммарные цены и их экстремальные значения.
Проделанная работа поставила новые интересные с практической точки зрения вопросы, которые требуют анализа. Например, какую именно опорную цену выбрать, как будут вести себя выше описанные законы распределения на различных пятидневных промежутках, т.е. как часто квантильные модели хорошо отражают реальную ситуацию, насколько гибкими являются такие модели.
Результаты данной работы были представлены на V-й Международной молодежной научной конференции «Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем», которая проходила 19-20 мая 2017 года в ТГУ.
При рассмотрении более длительного периода времени оказалось, что наиболее адекватно реальную тенденцию цен описывают суммарные цены и их экстремальные значения.
Проделанная работа поставила новые интересные с практической точки зрения вопросы, которые требуют анализа. Например, какую именно опорную цену выбрать, как будут вести себя выше описанные законы распределения на различных пятидневных промежутках, т.е. как часто квантильные модели хорошо отражают реальную ситуацию, насколько гибкими являются такие модели.
Результаты данной работы были представлены на V-й Международной молодежной научной конференции «Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем», которая проходила 19-20 мая 2017 года в ТГУ.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.