ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОТИРОВОК ЦЕННЫХ БУМАГ МЕТОДАМИ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ, ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И С ПОМОЩЬЮ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ [chapter]

Наталья Георгиевна Ким, ФГБОУ ВО «Сахалинский государственный университет», Лидия Дмитриевна Хлебородова, ФГБОУ ВО «Сахалинский государственный университет»
2021 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОТИРОВОК ЦЕННЫХ БУМАГ МЕТОДАМИ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ, ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И С ПОМОЩЬЮ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ  
СТУДЕНТ ГОДА 2021 288 МЦНП «Новая наука» УДК 004.85 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОТИРОВОК ЦЕННЫХ БУМАГ МЕТОДАМИ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ, ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И С ПОМОЩЬЮ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Ким Наталья Георгиевна Хлебородова Лидия Дмитриевна студенты Научный руководитель: Осипов Геннадий Сергеевич д.т.н., зав. кафедрой Информатики ФГБОУ ВО «Сахалинский государственный университет» Аннотация: Разработан программный комплекс, позволяющий решать задачу прогнозирования котировок ценных бумаг на основании
more » ... основании обучающей выборки, содержащей более тысячи наблюдений. Апробировались и сравнивались методы линейной регрессии, дерева решений (decision tree) и искусственной нейронной сети. Ключевые слова: прогноз котировок ценных бумаг, линейная регрессия, дерево решений, нейронная сеть. Abstract: A software package has been developed that allows solving the problem of predicting securities quotes based on a training sample containing more than a thousand observations. Linear regression, decision tree and artificial neural network methods were tested and compared.
doi:10.46916/02062021-4-978-5-00174-249-4 fatcat:4x4p6cg6bfeindrcos6tcamfgq