F1 Прикладна математика
Permanent URI for this collection
Освітня програма: "Прикладна математика"
Browse
Browsing F1 Прикладна математика by Author "Дрінь, Світлана"
Now showing 1 - 13 of 13
Results Per Page
Sort Options
Item Модель агрегованих витрат на рекламу за методом Грейнджера(2023) Яковенко, Катерина; Дрінь, СвітланаМетою є визначення існування впливу об’єму продажів на кількість рекламних оголошень та наскільки довгий цей вплив. А також дослідити його у зворотному напрямку, чи існує вплив кількості рекламних оголошень на об’єми продажів. Завданням було застосувати тест Грейнджера та визначити наявність впливу та його довжину. На основі отриманих даних побудувати модель з лаговим ефектом та оцінити її відповідним методом.Item Модель прогнозування загальних інвестиційних витрат з розподіленим лагом та автокореляцією(2022) Кузенко, Крістіна; Дрінь, СвітланаДана кваліфікаційна робота була присвячена дослідженню моделей прогнозування інвестиційних витрат та розробці власної моделі (удосконаленої). Мета та завдання кваліфікаційної роботи: дослідити декільки підходів до моделювання і прогнозування інвестиційних витрат та розробити алгоритм для цього. Об'єкт дослідження: п’ять моделей прогнозування інвестиційних витрат. Практичне значення одержаних результатів дослідження: аналіз існуючих аналогів дозволяє зрозуміти переваги та недоліки кожної з моделей та запропонувати найкращий варіант для тестування на реальних даних.Item Модель рекомендаційної системи продажів з перевантаженням(2022) Крючкова, Анастасія; Дрінь, СвітланаУ даній роботі описано типову задачу рітейлу з прогнозування продажів та розглянуто власну модель рекомендаційної системи продажів з перевантаженням, а саме модифіковану модель градієнтного бустингу LightGBM. Описано фактори впливу на попит споживачів та відповідно на прогнозування товарів. Розглянуто основні проблеми, що виникають під час прогнозування та ключові рішення, що допомагають у створенні моделей.Item Модель системи одночасних рівнянь з лаговим ефектом для прогнозування продажів(2022) Резніченко, Єгор; Дрінь, СвітланаМета даної роботи полягає у створенні узагальненої системи одночасних рівнянь, застосуванні до неї тестів Хаусмана та Гренжера задля виявлення методу оцінки, та оцінка моделі залежності обсягів продажів від різних факторів, у тому числі реклами та її лагів, кількість яких буде визначена тестом Гренжера, методом, який буде визначено тестом Хаусмана.Item Модель торгів в Apple Search Ads з аукціоном другого біта(2023) Журавльова, Анастасія; Дрінь, СвітланаУ цій кваліфікаційній роботі розглядається загальна структура та основні показники системи Apple Search Ads. Дану тему було замовлено українською ІТ-компанією для проведення дослідженння моделі торгів другої ціни, яка реалізована в цій пошуковій системі та пошуку можливості реалізації рекомендаційної системи на основі даної моделі. В роботі розглядається принцип призначення ставок другої ціни та те, як він використовується в системі Apple Search Ads. Далі, проведено дослідження систем рекомендацій. Вивчається загальна структура цих систем і порівнюються різні вимірювання подібності. У наступному розділі розглядаються алгоритми фільтрації, зокрема алгоритм k-найближчих сусідів та алгоритм випадкового лісу. В останньому розділі приведено практичну реалізацію моделі торгів другого біда на основі вище зазначених методів. Результати дослідження дозволяють отримати глибше розуміння процесу рекомендацій та моделі аукціону другої ціни в системі Apple Search Ads. Робота може бути використана для покращення ефективності рекламних кампаній та оптимізації використання рекомендаційних систем у контексті пошукової реклами.Item Моделювання очікуваних кредитних збитків(2023) Сердюк, Федір; Дрінь, СвітланаМетою дипломної була розробка програми яка буде автоматично будувати моделі для прогнозування ймовірності дефолтів з різними функціями залежності, а також створювати різні лаги для макрофакторів і робити їх різні комбінації. Іншою частиною дипломної була дослідження та прогноз частки непрацюючих кредитів в Україні.Item Перевірка припущення про незалежність та нормальний розподіл випадкової величини в моделі ціноутворення на основний капітал(2021) Реніченко, Єгор; Дрінь, СвітланаМетою даної роботи є експеримент створення моделі залежності цін акцій провідних технологічних компаній від фондового індексу та цін на акції пошукової системи і соціальної мережі та її оцінка. Робота виконана за допомогою середовища R Studio, моделі оцінені за допомогою методу найменших квадратів та узагальненого методу найменших квадратів. Створені моделі було оцінено за допомогою методу найменших квадратів, узагальненого методу найменших квадратів та тестовано за чотирма критеріями до використання методу найменших квадратів.Item Побудова гедонічного індексу цін для ноутбуків за допомогою методів множинної регресії(2022) Метелюк, Софія; Дрінь, СвітланаВ цій роботі досліджено побудову гедонічних індексів для ноутбуків для українського ринку, знайдено гедонічна ціна для характеристик за допомогою множинної регресії, запропоновано рішення для розв’язання проблеми гетероскедастичні, вибору функціональної форми. Використано трансформацію Бокса-Кокса, звичайний метод найменших квадратів (МНК), узагальнений метод найменших квадратів(УМНК). Порівняно дві специфікації гедонічної регресії та отримано оцінені параметри для кожної із запропонованих. Результатом роботи є отримання напівлогарифмічної моделі із оціненими гедонічними цінами для ноутбуків на основі реальних українських даних.Item Побудова математичної моделі для прогнозування в трейдингу(2021) Шульга, Віра; Дрінь, СвітланаУ даній роботі розглянуто модель ARIMA і алгоритм, який будується на її основі, — TRAMO/SEATS. Описано основні кроки побудови моделі за допомогою TRAMO, як-от: можлива трансформація даних, робота з пропущеними значеннями, ідентифікація моделі, пошук її параметрів порядків. Наведено приклад застосування TRAMO для ціни на акцію Nvidia, із заданими параметрами. Проведено аналіз отриманих результатів. Порівнюється якість прогнозу з алгоритмом X-13.Item Побудова математичної моделі заробітної плати та прогноз на наступний період(2022) Дибкалюк, Ольга; Дрінь, СвітланаУ даній роботі описано типову функції заробітків та розглянуто власну модель заробітної плати, а саме нелінійну регресійну логарифмічну модель зі змінними взаємодій категоріальних та бінарних змінних.Item Порівняння авторегресивної моделі з методом експоненціального згладжування для прогнозу часового ряду(2022) Пархомчук, Олександр; Дрінь, СвітланаМетою цього дослідження є розглянути методи прогнозування часових рядів і коротко пояснити роботу методів прогнозування часових рядів. Ми обговоримо часові ряди, методи, які використовуються в прогнозуванні часових рядів, переваги та недоліки прогнозування часових рядів. Ми також обговоримо підходи та застосування різних методів, що використовуються в прогнозуванні часових рядів. Мета — порівняти авторегресивну модель з методом експоненціального згладжування для прогнозування часового ряду. Дані аналізуються для отримання статистичної інформації, характеристик даних і прогнозування результатів. Оскільки дані можуть мати тенденцію відповідати шаблону в даних часових рядів, моделі машинного навчання важко прогнозувати належним чином, тому аналіз часових рядів і його підходи спрощують прогнозування.Item Прогнозна модель товару без передісторії з використанням LightGBM(2023) Толокнова, Варвара; Дрінь, СвітланаМетою роботи є встановлення ціни на товар без історії за його характеристиками та даними про сусідні схожі товари з використанням LightGBM.Item Створення Recommendation System модель для оптимізації бюджету на Apple Search Ads шляхом управління bid-ставок(2022) Курдюков, Дмитро; Дрінь, СвітланаМетою саме цієї роботи є створення Recommendation system моделі для мобільного додатку, який має рекламуватися на платформі Apple Ads Search. В основі роботи покладено управління лише параметром bid-ставки для створення прийнятної моделі, яка б забезпечувала позитивний ROI-показник, що означав би ефективний розподіл рекламного бюджету. Тобто, за допомогою даних за минулі періоди, робиться прогноз того, яку ставку використовувати для максимізації ефективної рекламної компанії. Аналіз відбувається за допомогою моделі дерева, яка надалі покращувалась би моделями випадкових дерев та перехресної перевірки.