Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/81572
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Прогнозування динаміки курсу Bitcoin на основі фрактального аналізу |
Authors |
Орехова, Я.В.
|
ORCID | |
Keywords |
криптовалюта Bitcoin фрактал R/S-аналіз тест Фостера-Стюарта тест Дикки-Фуллера ARIMA-модель прогнозування курсу криптовалют cryptocurrency fractal R/S analysis Foster-Stewart test Dickie-Fuller test ARIMA-model cryptocurrency exchange rate forecasting |
Type | Masters thesis |
Speciality | 051 - Економіка |
Date of Issue | 2020 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/81572 |
Publisher | Сумський державний університет |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Орехова Я. В. Прогнозування динаміки курсу Bitcoin на основі фрактального аналізу: робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра: спец. 051 - економіка / наук. кер. К. Г. Гриценко. Суми: Сумський державний університет, 2020. 67 с. |
Abstract |
У роботі досліджено особливості аналізу та моделювання криптовалют на основі фрактального аналізу. Основною метою роботи є побудова математичної моделі для прогнозування динаміки курсу Bictoin в інтересах підвищення точності прогнозування. Ключовими методами дослідження є R/S-аналіз та ARIMA-модель, які були реалізовані за допомогою програмного забезпечення MS Excel та Statistica. The paper examines the features of analysis and modeling of cryptocurrencies based on fractal analysis. The main purpose of this work is to build a mathematical model for predicting the dynamics of the Bictoin course in order to improve the accuracy of forecasting. The key research methods are R/S-analysis and ARIMA-model, which were implemented using MS Excel and Statistica software. |
Appears in Collections: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ННІ БТ) |
Views

34339

634576590

129

4155105

1

875

1

1

33032780

1

16516389

-181831841

1

-2139776938

475703

-1996480544

665669890
Downloads

34340

665669890

4155106

1

7053

1

71

1

33032778

1

3019

1

1

665669890

1

665669891

1331339779

1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Orekhova_Masters_thesis.pdf | 2.88 MB | Adobe PDF | -929385471 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.