Данная книга автора А.А.Петренко представляет собой сравнительную оценку эффективности применения различных моделей – технического и фундаментального анализов - при прогнозировании курсов акций.
В работе анализируются несколько моделей - ARIMA, ARCH, GARCH и многофакторная. Также рассматривается применение модели построения дерева решения при рассмотрении отраслевого уровня анализа.
Для каждой модели из выбранных подходов приводятся графики с определением точности анализа. Эффективность каждой из моделей также была проверена с помощью теста Дикки-Фуллера на реальных данных. Среди них показано лучшее применение многофакторной моделью с прогнозными значениями курса акций в сравнении со всеми остальными моделями.
Также в данной работе описываются качественные и количественные показатели каждого метода, а также общая сравнительная таблица для обобщения исследования.
Основная цель работы заключается в определении двух подходов для прогнозирования курсов акций ПАО «Сбербанка», причем наиболее эффективное прогнозирование осуществляется путем анализа имеющихся факторов.
В работе предложены методы и эффективные алгоритмы прогнозирования финансового состояния, а также построена и исследована математическая модель финансовой зависимости между ценой товара и затратами на его производство, которая является базовым методом портфельной теории и её производных.
Электронная Книга «Сравнительная оценка моделей технического и фундаментального анализа при прогнозировании курса акций - А. А. Петренко (2021г.)» написана автором А. А. Петренко в 2021 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от А. А. Петренко
Работа посвящена проведению сравнительного анализа эффективности применения моделей ARIMA, ARCH, GARCH, многофакторной модели и модели построения дерева решений. На уровне отраслевого анализа производился учет фондовых индексов. Функционал моделей может быть оценен только на практических примерах, которые представлены в статье. Приведены графики моделей с учетом интервала значимости. Получены результаты применения теста Дики – Фуллера по разным данным для проверки наличия нестационарности. Описаны параметрические аргументы для исследуемых моделей. В качестве критериев оценки для каждой модели были взяты: стандартная ошибка, коэффициент детерминации, скорректированный R-квадрат, P-значение, значение F-статистики. Приведены исходные данные, порядок проведения исследования, полученные результаты и графики. С использованием языка программирования R проведено практическое исследование функционала моделей технического и фундаментального анализа для построения прогнозных значений курса акций ПАО «Сбербанк». Каждая из рассматриваемых моделей была реализована на языке программирования R для статистической обработки данных. Процесс программного моделирования показал сильные и слабые стороны каждой из рассмотренных моделей. Наилучшие результаты показала многофакторная модель. В работе приведены количественные показатели прогнозных значений. Приведена сравнительная таблица статистических показателей результатов прогнозных моделей и сделаны выводы о пригодности их моделирования. Данное исследование проводилось с целью выявления моделей технического и фундаментального анализа, дающих наиболее точный прогноз курса акций с возможностью дальнейшей реализации в компьютерной программе.
