Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ННІ БіЕМ)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82792
Browse
3 results
Search Results
Item Моделювання впливу торговельної війни США та Китаю на виробничі потужності технологічних компаній(Сумський державний університет, 2025) Фоменко, С.О.Нинішній стан економіко-політичних відносин між США та Китаємвідіграє ключову роль для формування майбутнього становлення еконоімки та геополітичної картини світу. Торговельна війна між цими наддержавами вже зараз сильно впливає на багато країн, як у негативному, так і в позитивному плані. Розуміння даного конфлікту і можливостей, які з’являються, може стати ключовим у розумінні змін, які впливають наситуацію у світі вже зараз. Метою дослідження є розробка науково-методичного підходу щодо оцінки впливу торговельної війни між США та Китаєм на виробничі потужності технологічних компаній третіх країн шляхом використання методів економіко-статистичного моделювання, зокрема, кореляційного аналізу, регресійного аналізу, тестів на нормальність розподілу та стаціонарність часових рядів. Об’єктом дослідження є структурні зміни в інвестиційній політиці тарозвитку виробничих потужностей Індії і В’єтнаму, у контексті впливу змін викликаних торговельною війною між США і Китаєм. Предметом дослідження є математичні методи і моделі, що дозволяють ідентифікувати функціональну залежність фондового ринку Індії та В’єтнаму від основних фондових індексів США та Китаю. Завданням дослідження є аналіз впливу торговельної війни між США та Китаєм на виробничі потужності технологічних компаній, а також побудова економетричних моделей для виявлення взаємозв’язку між фондовими індексами наддержав і ринками країн, які не беруть безпосередньої участі у цьому конфлікті. Використані методи: показники описової статистики, аналіз часових рядів (ARIMA-моделювання), автокореляційний та частковий автокореляційний аналіз, перевірка стаціонарності за допомогою тесту Льюнга-Бокса (Q-тесту), тестування на нормальність розподілу (тести Шапіро-Уїлка, Колмогорова-Смирнова), множинна регресія, оцінка автокореляції залишків (тест Дарбіна-Уотсона), графічні методи візуалізації. Інформаційною базою є щомісячні дані фондових індексів з 2014 по 2024 рік, з таких джерел як сайт Investing.com. Статистичне програмне забезпечення Statistica 12 та Excel. Наукова новизна дослідження полягає у застосуванні запропонованого науково-методичного підходу для оцінки впливу фондових ринків наддержав, США та Китаю, на треті країни конфлікту за допомогою фондової біржі, яка проявляє настрій учасників ринку майже без затримки в порівнянні до інших методів, які показують результат лише з часом. Отримані результати можуть бути використані інвесторами та аналітиками, анатіличними центрами, урядовими структурами та міжнародними організаціями чи фірмами для кращого і швидшого моніторингу економічної та політичної ситуації у світі та для знаходження закономірностей і трендів.Item Функціонування фондового ринку України в умовах підвищених ризиків(Сумський державний університет, 2024) Остапенко, М.Ю.Ця дипломна робота зосереджена на теоретичному аналізі основних характеристик фондового ринку, а також на практичному вивченні статистичних тенденцій та побудові прогнозів з використанням ARIMA моделі. Для того, щоб досягти поставленої мети дослідження використовувалися наступні методи: аналіз статистичних даних фондових індексів, оцінка впливу економічних та політичних чинників на ринкову активність, експлікація результатів, порівняння різних аспектів фондового ринку та їх структурування. Використовувалися методи статистичного аналізу для виконання необхідних обчислень. Результати кваліфікаційної роботи можуть використовуватись у наукових дослідженнях, освітніх програмах, а також для розробки державної політики та стратегій уряду. Аналітики та інвестори можуть використовувати ці результати для оцінки ризиків і можливостей на ринку. Міжнародні організації та іноземні інвестори також можуть використовувати ці дані для підтримки економіки України та ухвалення інвестиційних рішень.Item Economic and Mathematical Modeling of Financial Asset Returns Using Python(Sumy State University, 2023) Dun, V.R.У роботі досліджено особливості моделювання та прогнозування фінансового ринку, зокрема індексу S&P500, розглянуто зв'язок між індексом S&P 500 та економікою США та в цілому - їх рол та функції. Проведено тест стаціонарності Тест Дікі – Фуллера. Побудовано модель АРІМА для прогнозування індексу S&P 500. Практична частина виконана за допомогою мови програмування Python. Проведено тести адекатності моделі.