| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Mašīnmācīšanās algoritmu analīze finanšu prognožu modelēšanā |
| Title in English |
Machine Learning Algorithm Analysis for Financial Forecasting |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Aleksejs Jurenoks |
| Reviewer |
Jurijs Lavendels |
| Abstract |
Maģistra darba mērķis bija izpētīt vai, un kādi mašīnmācīšanās algoritmi ir
piemēroti laikrindu finanšu prognožu veikšanai. Maģistra darbā prognozēti
uzņēmuma ikmēneša pārdošanas rezultāti eiro valūtā.
Pētījuma metodoloģijai tika izmantoti gan klasiski, gan moderni
mašīnmācīšanas algoritmi. Mašīnmācīšanas algoritmi tika izveidoti un izpildīti
Python programmēšanas valodā, Jupyter Notebook datu zinātnes lietojumprogrammā.
Balstoties uz aprakstīto pieeju, tika trenēti un savā starpā salīdzināti
prognozēšanas modeļi, izmantojot SARIMA, Vektoru AutoRegresijas, Lineāra
Regresijas metodes, kā arī Jedox Aisissted mašīnmācīšanās algoritmu sistēma.
Iegūtie rezultāti apstiprina, ka mašīnmācīšanās algoritmi ir piemēroti finanšu
prognožu veikšanai un spēj veikt precīzas prognozes.
Maģistra darba apjoms: 73 lappuses, 24 attēli, 9 tabulas, 1 pielikums un 73
izmantotie informācijas avoti. |
| Keywords |
laikrinda, mašīnmācīšanās, prognozēšana, algoritms |
| Keywords in English |
time series, machine learning, forecasting, algorithm |
| Language |
lv |
| Year |
2023 |
| Date and time of uploading |
13.05.2023 16:01:51 |
