Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА МИРОВОЙ ФОНДОВЫЙ РЫНОК

Работа №193020

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

финансы

Объем работы108
Год сдачи2024
Стоимость4800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
16
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Аннотация
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Теоретические основы моделирования и прогнозирования справедливой
стоимости компаний 6
1.1 Основные подходы и методы оценки бизнеса 6
1.2 Теоретические основы моделирования и прогнозирования 22
1.3 Модели прогнозирования социально-экономических систем 30
2 Основные понятия и тенденции развития искусственного интеллекта в
современных условиях» 41
2.1 Основные понятия искусственного интеллекта 41
2.2 История развития искусственного интеллекта. 69
2.3 Тенденции развития искусственного интеллекта в современных условиях. 76
3 Оценка справедливой стоимости компаний 80
3.1Оценка уровня внедрения Искусственного Интеллекта в компаниях 80
3.2Оценка справедливой стоимости компаний 84
3.3Оценка влияния ИИ на стоимость компаний 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 91
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 92
ПРИЛОЖЕНИЕ А Предметный указатель компетенций 103

В последние 10-15 лет благодаря росту скорости работы компьютеров, объема вычислений и доступной информации технологии искусственного интеллекта (ИИ) развиваются с беспрецедентной скоростью. Новый виток популярности технологий в последние 2-3 года связан с генеративным ИИ, с появлением которого стало возможным решать задачи принципиально нового класса.
Генеративный искусственный интеллект может стать одним из крупнейших технологических прорывов в истории. Прорывы в области генеративного искусственного интеллекта могут привести к радикальным изменениям в мировой экономике на всех уровнях, в частности на микроуровне (уровни отдельных предприятий). Уже сейчас компании-бенефициары ИИ значительно опережают по свои ключевым финансовым показателям консенсуальные прогнозы на рынке. ИИ обладает большим потенциалом с точки зрения повышения эффективности, скорости и качества работы, снижения затрат, увеличения производительности труда и других аспектов эффективности бизнеса, увеличения объема выпуска и уменьшения стоимости капитала.
Также стоит отметить, что применение ИИ будет иметь особую значимость для организаций, придерживающихся стратегии инклюзивного роста. Переходя к устойчивой модели развития, компании должны предпринимать меры по защите окружающей среды (E), заботиться о социальных аспектах, интегрируя эти факторы в свою деятельность (S), и обеспечивать в своей деятельности качественное управление (G). ИИ может стать одной из передовых технологий в области цифровой трансформации, затрагивая практически все сферы деятельности фирмы и подразумевает не только эволюцию производственных технологий, но и целостное изменение методов работы всей организации.
Все вышеперечисленное безусловно окажет влияние на котировки акций и их справедливую стоимость, что имеет большое значение для инвесторов, принимающих решения на бирже, руководителей предприятий, принимающих управленческие решения, государственному аппарату, осуществляющему мероприятия по трансформации и развитию экономики с учетом влияния ИИ. Однако масштабы и сроки влияния ИИ неясны, а также не одинаковы для компаний с различными профилями деятельности (отрасли), размером, возрастом компаний, а также от географии деятельности. Особую значимость данное исследование приобретает для развивающихся стран, в которых ИИ может стать главным драйвером экономического роста.
Целью работы является оценить влияние ИИ на мировой фондовый рынок. Задачи:
1. выявить основные тенденции и тренды развития ИИ;
2. выявить компаний - бенефициаров ИИ;
3. оценить влияния ИИ на выпуск;
4. построить модель оценки стоимости компаний с учетом влияния ИИ;
5. оценить справедливую стоимость компаний. Объект: Справедливая стоимость компаний
Предмет: Влияние искусственного интеллекта на S&P 500
Теоретическая база исследования. Несмотря на то, что тема влияния ИИ на предприятия на данный момент слабо проработана в кругах академического сообщества, за последние несколько лет появился ряд научных исследований, направленных на цифровизацию предприятий, что и составит методологическую базу данного исследования. В настоящее время все еще существует довольно ограниченное количество научных исследований, посвященных цифровизации бизнес-процессов предприятий, и большинство из них описывают концепции самой цифровизации, а не отражают моделирование конкретных зависимостей и эффектов, как минимум на уровне глубже, чем страновом. Тем не менее, все же существует некоторое количество работ, тесно связанных с темой данного исследования. Однако практически отсутствуют исследования в области влияния искусственного интеллекта на предприятия. В первую очередь, это связано с ограниченным количеством подобных данных и трудным доступом к ним в связи с корпоративной конфиденциальностью и отсутствием четкого порядка сбора и агрегации таких данных, а также с отсутствием сформулированного и общего подхода к таким исследованиям.
Методология исследования. Одной из проблем, которую часто приходится решать на практике, является установление вида и количественная оценка связи и влияния нескольких независимых (объясняющих, экзогенных - задаваемых извне) переменных на зависимую (объясняемую, эндогенную) переменную. Для решения подобного рода проблем необходимо построить так называемую регрессионную модель. В качестве зависимой переменной выступают различные финансовые показатели (выпуск, рентабельность, стоимость капитала), в качестве одной из независимых - степень использования ИИ, которая оценивается путем анализа количества упоминаний искусственного интеллекта в годовом отчете и выставления соответствующего рейтинга от 0 до 100. Научная новизна по теме «Оценка влияния искусственного интеллекта на мировой фондовый рынок» заключается в получении модели прогнозирования справедливой стоимости компаний, входящих в индекс S&P 500, которая учитывает влияние искусственного интеллекта как основного драйвера роста выпуска и производительности.
Теоретическая значимость. Доработана теория в части определения ИИ с точки зрения фактора экономического роста. Предложено дополнить классификацию основных экономических ресурсов (труд, земля, капитал, предпринимательские способности), выделив в ней ИИ.
Методическая значимость. Разработана модель прогнозирования влияния ИИ на мировой фондовый рынок. Модель апробирована на реальных данных и содержит наилучший показатель аппроксимации и наименьшую среднеквадратическую ошибку, что позволяет получать наиболее точные прогнозы. Получены коэффициенты, характеризующие степень влияния ИИ на выпуск продукции и производительность.
Практическая значимость. Применение данной модели поможет инвесторам принимать решения на бирже, руководителям предприятий - принимать управленческие решения, государственному аппарату - осуществлять мероприятия по трансформации и развитию экономики с учетом влияния ИИ.
Магистерская работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложения.
В введении определяется актуальность изучаемой проблемы, определяются предмет и объект исследования, а также определяются цели и задачи диссертационной работы.
В первой главе рассматриваются теоретическая составляющая по данной теме, основные методы прогнозирования социально-экономических систем, а также основные подходы оценки справедливой стоимости компаний.
Вторая глава содержит в себе определения сущности генеративного искусственного интеллекта как фактора экономического роста, а также описываются основные понятия фондового рынка.
Третья глава посвящена построению эконометрической модели прогнозирования влияния Искусственного Интеллекта на мировой фондовый рынок.
В заключении подводятся итоги данной работы, а также формулируются выводы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

В данном исследовании рассмотрены теоретические основы и сущность методов оценки стоимости компания с помощью основных подходов и методов оценки стоимости компании, а также раскрываются основные подходы к моделированию и прогнозированию временных рядов. В работе были применены DCF модели и модели регрессии.
Также проведен анализ тенденция развития ИИ и определен потенциал и основные направления влияния на бизнес.
В практической части исследования рассчитан индекс уровня внедрения ИИ в компаниях на основе упоминания ключевых слов в отчетности, построена модель оценки влияния ИИ на финансовые результаты, получен прогноз будущих денежных потоков. Затем проводится оценка стоимости компания с учетом фактора неопределённости с применением модели Монте-Карло. Исследуемый портфель недооценен на 7,5 %
Таким образом, посредство выполнения задач цель исследования достигнута.


1. Abiodun O.I. et al. State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey// Heliyon. Elsevier, 2018. Vol. 4, № 11. P. e00938.
2. Almada-Lobo F. The Industry 4.0 revolution and the future of Manufacturing Execution Systems (MES) // J. Innov. Manag. 2016. Vol. 3, № 4. P. 16-21.
3. Bacchi U., Asher-Shapiro A. Debate on surveillance and privacy heats up as U.S. protests rage | Reuters [Electronic resource] // Reuters. 2020. URL: https://www.reuters.com/ article/uk-minneapolis-police-privacy-trfnidUSKBN23902V (accessed: 15.08.2021).
4. Barrault L. et al. Findings of the 2019 Conference on Machine Translation (WMT19)// Proceedings of the Fourth Conference on Machine Translation (Volume 2: Shared Task Papers, Day 1). Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2019. Vol. 2, № 1. P. 1-61.
5. Batarseh F.A., Freeman L., Huang C.-H. A survey on artificial intelligence assurance // J. Big Data. 2021. Vol. 8, № 1. P. 60.
6. Christy A. Artificial Intelligence based Automatic Decelerating Vehicle Control System to avoid Misfortunes // Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. 2019. Vol. 8, № 6. P. 31293134. 20. Kwon D. et al. An Empirical Study on Network Anomaly Detection Using Convolutional Neural Networks// 2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS). IEEE, 2018. Vol. 2018-July. P. 1595- 1598
7. Clauberg, R. Cyber-physical systems and artificial intelligence: chances and threats to modern economies / R. Clauberg // World Civilizations. - 2020. - Vol. 5, No. 3-4. - P. 107115. - EDN GTWIMJ.
8. Cluzeau J.M. et al. Concepts of Design Assurance for Neural Networks ( CoDANN ) // Public Report Extract Version 1.0. 2020. 1-104 p.
9. Deepa S., Aruna Devi B. A survey on artificial intelligence approaches for medical image classification// Indian J. Sci. Technol. 2011. Vol. 4, № 11. P. 1584-1595.
10. Fingar P., Aronica R. Death of “e” and the Birth of the Real New Economy: Business Models, Technologies and Strategies for the 21st Century. Tampa, Fl, USA: MeghanKiffer Press, 2001. 360 p.
11. Frank M.R. et al. Toward understanding the impact of artificial intelligence on labor // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2019. P. 9.
12. Friedman T.L.T. The world is flat: A brief history of the twenty-first century // New York: Farrar, Straus and Giroux. New York, NY, USA: Farrar, Straus and Giroux, 2007. 660 P.
13. Government of the Principality of Monaco. A model public security system/
Security/ Policy & Practice/ Portail du Gouvernement — Monaco [Electronic resource]. URL: https://en.gouv. mc/Policy-Practice/Security/A-model-publicsecurity-system (accessed:
14.08.2021).
14. Hendrycks D. et al. Natural Adversarial Examples // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2021. P. 15262-15271.
15. Hendrycks D. et al. Natural Adversarial Examples [Electronic resource]. 2019. URL: https://arxiv.org/pdf/1907.07174.pdf....96
Содержание
Содержание
Основные подходы и методы оценки бизнеса

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.