| Studiju veids |
bakalaura profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Finanšu inženierija |
| Nosaukums |
Baltijas valstu patēriņa sektora akciju cenu prognozēšana, izmantojot dziļo mašīnmācīšanos |
| Nosaukums angļu valodā |
Forecasting Stock Prices In The Consumer Sector Of The Baltic States Using Deep Learning |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Konstantins Kozlovskis |
| Recenzents |
Ilze Zariņa-Cīrule |
| Anotācija |
Precīza akciju cenu prognozēšana ir būtisks priekšnoteikums efektīvai investīciju pārvaldībai, jo tā ļauj samazināt riskus, palielināt ienesīgumu un savlaicīgi pielāgoties tirgus svārstībām. Lielāka prognožu precizitāte ļauj gan individuāliem investoriem, gan institucionālajiem tirgus dalībniekiem pieņemt drošākus un pamatotākus lēmumus. Tradicionālās akciju cenu prognozēšanas metodes, bieži nespēj precīzi modelēt sarežģītas un nelineāras tirgus svārstības, īpaši patēriņa preču sektorā, kas ir ekonomiski jutīgs un cieši saistīts ar makroekonomiskajiem rādītājiem.
Bakalaura darba mērķis ir izstrādāt efektīvu dziļās mašīnmācīšanās algoritmu, kas spēj prognozēt akciju cenas ar augstu precizitāti
Darba teorētiskajā daļā apskatītas klasiskās prognozēšanas metodes, simulācijas pieejas, kā arī neironu tīklu uzbūve un darbības principi. Darba praktiskajā daļā tiek veikts izstrādātā LSTM modeļa prognozēšanas precizitātes salīdzinājums ar tradicionālām metodēm — lineāro regresiju un ARIMA modeļiem, izmantojot vēsturiskos datus par trim lielākajiem Baltijas valstu uzņēmumiem patēriņa preču sektorā. Analīzes rezultāti parāda, ka LSTM modelis spēj nodrošināt konkurētspējīgu prognožu precizitāti, tādējādi apliecinot šīs pieejas piemērotību un efektivitāti akciju cenu prognozēšanas uzdevumos.
Pētījums sastāv no 63 lapaspusēm, 37 attēliem, 6 tabulām, 3 pielikumiem, 24 informācijas avotiem. |
| Atslēgas vārdi |
ALGORITMA IZSTRĀDE, AKCIJU CENAS PROGNOZĒŠANA, DZIĻĀ MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, SALĪDZINOŠA ANALĪZE |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
ALGORITHM DEVELOPMENT, STOCK PRICE PREDICTION, DEEP LEARNING, COMPARATIVE ANALYSIS |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2024 23:11:44 |
