Прогнозування динаміки курсів криптовалют на основі причинно-наслідкових зв’язків із ключовими індикаторами

Халімончук, І.В.

Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/71900

Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item

Title	Прогнозування динаміки курсів криптовалют на основі причинно-наслідкових зв’язків із ключовими індикаторами
Other Titles	Forecasting the dynamics of cryptocurrencies courses on the basis of causal relationships with key indicators
Authors	Халімончук, І.В.
ORCID
Keywords	криптовалюта Bitcoin Ethereum Ripple тест Грейнджера ARDL прогнозування курсу криптовалют
Type	Masters thesis
Date of Issue	2018
URI	http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/71900
Publisher	Сумський державний університет
License	Copyright not evaluated
Citation	Халімончук, І.В. Прогнозування динаміки курсів криптовалют на основі причинно-наслідкових зв'язків із ключовими індикаторами [Текст]: робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра; спец.: 051 - економіка / І.В. Халімончук; наук. керівник О.О. Синявська. - Суми: СумДУ, 2018. – 74 с.
Abstract	У роботі дослідженно теоретико-методологічні основи прогнозування криптовалют на основі причинно-наслідкових зв’язків із ключовими індикаторами. Проведено аналіз існуючих методів до моделювання курсів криптовалют. Основною метою проведення дослідження є побудова математичної моделі для прогнозування та на її основі надання прогнозних значень на наступні періоди. Ключовими методами дослідження є тест Грейнджера та ARDL модель, які були практично реалізовані за допомогою eViews та MS Excel. The theoretical and methodological bases of forecasting of cryptocurrencies based on causal relationships with key indicators. The analysis of existing methods for modeling cryptocurrencies courses is conducted. The main task of the investigation is to construct a mathematical model for forecasting rates of cryptocurrencies and provide forecasts for next periods. The key research methods are the Granger causality test and the ARDL model, which were practically implemented using eViews and MS Excel program packages.
Appears in Collections:	Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ННІ БТ)