Economic and Mathematical Modeling of Financial Asset Returns Using Python

Abstract

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.The paper explores the features of modeling and forecasting the financial market, in particular the S&P500 index, considers the relationship between the S&P 500 index and the US economy and these roles and functions. A stationarity test was carried out. The Dickey-Fuller test. The ARIMA model for forecasting the S&P 500 index was built. The practical part was performed using the Python programming language. Model adequacy tests were carried out.