Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40410

Назва: Інформаційна система підтримки динамічної диверсифікації інвестиційного фінансування
Інші назви: Information system supporting dynamic diversification of investment financing
Автори: Манзій, О.
Сеник, А.
Іваник, І.
Степанюк, О.
Сеник, Ю.
Manziy, O.
Senyk, A.
Ivanyk, I.
Stepanyuk, O.
Senyk, Yu.
Приналежність: Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна
Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С. З. Ґжицького, Львів, Україна
Інститут прикладних проблем механіки і математики імені Я. С. Підстригача НАН України, Львів, Україна
National University «Lviv Polytechnic», Lviv, Ukraine
Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnology, Lviv, Ukraine
Pidstryhach Institute for Applied Problems of Mechanics and Mathematics, Lviv, Ukraine
Бібліографічний опис: Інформаційна система підтримки динамічної диверсифікації інвестиційного фінансування / О. Манзій, А. Сеник, І. Іваник, О. Степанюк, Ю. Сеник // Галицький економічний вісник. — Т. : ТНТУ, 2022. — Том 77. — № 4. — С. 33–44. — (Економіка).
Bibliographic description: Manziy O., Senyk A., Ivanyk I., Stepanyuk O., Senyk Yu. (2022) Informatsiina systema pidtrymky dynamichnoi dyversyfikatsii investytsiinoho finansuvannia [Information system supporting dynamic diversification of investment financing]. Galician economic bulletin (Tern.), vol. 77, no 4, pp. 33-44 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Галицький економічний вісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (77), 2022
Galician economic bulletin of the Ternopil National Technical University, 4 (77), 2022
Журнал/збірник: Галицький економічний вісник Тернопільського національного технічного університету
Випуск/№ : 4
Том: 77
Дата публікації: 25-жов-2022
Дата подання: 14-вер-2022
Дата внесення: 2-лют-2023
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.04.033
УДК: 330.322.1 (004.413.4)
Теми: аналіз даних
диверсифікація
візуалізація
ризик
інвестиції
Salesforce
data analysis
diversification
visualization
risk
investments
Salesforce
Кількість сторінок: 12
Діапазон сторінок: 33-44
Початкова сторінка: 33
Кінцева сторінка: 44
Короткий огляд (реферат): Запропоновано проєкт інформаційної системи для ефективного вибору напрямків фінансових інвестицій шляхом візуалізації доступних у мережі Інтернет даних про наявність та вартість активів. Використання візуалізації дозволяє представити інформацію стисло та лаконічно й узагальнювати статистичні і аналітичні дані. Здійснено огляд та аналіз провідних спеціалізованих програмних продуктів для візуалізації даних та бізнес-аналітики, що використовуються для аналізу великих обсягів даних. Основним програмним продуктом для реалізації ідеї обрано CRM Salesforce, яка має широкі можливості застосування вбудованих методів візуалізації та прогнозування. За допомогою CRM Salesforce реалізовано проєкт інформаційної системи для прогнозування руху інвестицій на фінансовому ринку в різних часових проміжках, що дозволяє підтримати динамічну диверсифікацію набору фінансових активів. Докладно описано функціональні можливості створеної інформаційної системи, проілюстровано її використання для аналізу та прогнозування, при підтримці динамічної диверсифікації, процесу інвестування з метою отримання оптимального у вибраний часовий проміжок набору фінансових активів. З метою практичного дослідження ситуації на ринку інвестицій увага зосереджена на візуальному прогнозуванні динаміки активів і вивченню переваг диверсифікації й вибору найменувань та кількості цінних паперів у портфелі. Запропоновано використати створену інформаційну систему як консультативний інструмент окремим непрофесійним або малодосвідченим інвесторам з низькою фінансовою стійкістю. Проведений аналіз також дозволяє вважати, що ключем до досягнення довготермінового зростання є інвестування в широкий спектр активів і використання динамічного підходу до розподілу активів. При використанні обмеженого набору активів і жорсткого обмеження на диверсифікацію, результати показують, що застосування подібних інформаційних систем є ефективним та прибутковим. Запропоноване формування портфеля на основі кількості з обмеженням може бути застосоване до будь-якого набору потенційних активів і його можна використовувати для формування та аналізу портфелів у певних секторах або галузях.
The project of an information system for the effective selection of financial investment directions by visualizing data available on the Internet about the availability and value of assets is proposed. The use of visualization allows you to present information concisely and succinctly and summarize statistical and analytical data. The paper reviews and analyzes the leading specialized software products for data visualization and business analytics used to analyze large volumes of data. Salesforce CRM was chosen as the main software product for the implementation of the idea, which has a wide range of built-in visualization and forecasting methods. In the work, with the help of Salesforce CRM, an information system project was implemented for forecasting the movement of investments on the financial market in different time intervals, which allows to support the dynamic diversification of the set of financial assets. Functional capabilities of the created information system are described in detail, its use for analysis and forecasting, while supporting dynamic diversification, of the investment process with the aim of obtaining the optimal set of financial assets in the selected time frame is illustrated. For the purpose of a practical study of the situation on the investment market, attention is focused on visual forecasting of the dynamics of assets and the study of the advantages of diversification and the selection of denominations and the number of securities in the portfolio. It is proposed to use the created information system as an advisory tool for individual non-professional or inexperienced investors with low financial stability. The conducted analysis also suggests that the key to achieving long-term growth is investing in a wide range of assets and using a dynamic approach to asset allocation. When using a limited set of assets and a strict restriction on diversification, the results show that the application of such information systems is efficient and profitable. The proposed quantity-constrained portfolio formulation can be applied to any set of potential assets and can be used to construct and analyze portfolios in specific sectors or industries.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40410
ISSN: 2409-8892
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1486/5/052025
https://doi.org/10.3390/app10020437
https://doi.org/10.1145/3345252.3345254
https://doi.org/10.32347/2707-501x.2021.47(2).132-144
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217141
https://doi.org/10.4236/tel.2019.93031
https://doi.org/10.1142/S0219622019500159
https://doi.org/10.1080/03081079.2018.1522306
https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.101376
https://doi.org/10.1186/s40854-021-00256-y
http://www.jstor.org/stable/4479710
https://doi.org/10.2469/faj.v50.n1.30
https://ssrn.com/abstract=2971765
https://doi.org/10.2139/ssrn.2971765
https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968308
https://doi.org/10.23939/sisn2022.11.039
https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
http://www.nbuv.gov.ua/portal/chem_biol/Vsnau/FiK/20101/57Rudenko_O.pdf
Перелік літератури: 1. Wu, Guoqiang. (2020). Computer Finance Management System Innovation Thinking. Journal of Physics: Conference Series. 1486. 052025. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1486/5/052025
2. Maubarak Aljubori, Ihsan. (2022). The role of management information systems in investment and financing decisions,an applied study on banks. American Journal of Economics and Business Management. Р. 46–55.
3. V. D. Ta, C. M. Liu and D. A. Tadesse, Portfolio optimization-based stock predictionusinglong-short term memory network in quantitative trading, Applied Sciences 10 (2020) 437.DOI: https://doi.org/10.3390/app10020437
4. T. Stoilov, How to integrate complex optimal data processing in information services ininternet,in Proc. 20th Int. Conf. Computer Systems and Technologies. ACM DigitalLibrary. 2019. P. 19–30.DOI: https://doi.org/10.1145/3345252.3345254
5. Bielienkova O. (2021). Аlgorithm of diversification management of the enterprise activity. Ways to Improve Construction Efficiency. 2 (47). Р. 132–144. DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2021.47(2).132-144
6. Delpini D, Battiston S, Caldarelli G, Riccaboni M (2019) Systemic risk from investment similarities. PLoS ONE 14(5): e0217141. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217141
7. Canh, N., Binh, N. and Thanh, S. (2019) Cryptocurrencies and Investment Diversification: Empirical Evidence from Seven Largest Cryptocurrencies. Theoretical Economics Letters. 9. Р. 431–452.DOI: https://doi.org/10.4236/tel.2019.93031
8. X. Huang and X. Wang, Portfolio investment with options based on uncertainty theory,International Journal of Information Technology & Decision Making. 18. 2019. Р. 929–952.DOI: https://doi.org/10.1142/S0219622019500159
9. M. García-Galicia, A. A. Carsteanu and J. B. Clempner, Continuous-time mean varianceportfolio with transaction costs: A proximal approach involving time penalization, International Journal of General Systems. 48 (2). 2019. Р. 91–111. DOI: https://doi.org/10.1080/03081079.2018.1522306
10.F. Wen, L. Xu, G. Ouyang and G. Kou, Retail investor attention and stock price crashrisk:Evidence from China. Journal of International Review of Financial Analysis. 65. 2019. Р. 1–15.DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.101376
11.G. Kou, Ö. Akdeniz, H. Dinçer and S. Yüksel, Fintech investments in European banks: Ahybrid IT2fuzzy multidimensional decision-making approach, Journal of Financial Innovation. 7 (39). 2021. Р. 1–28.DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-021-00256-y
12. Mulvey, J. M., & Zenios, S. A. (1994). Dynamic Diversification of Fixed Income Portfolios. Financial Analysts Journal. 50 (1). Р. 30–38. URL: http://www.jstor.org/stable/4479710. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v50.n1.30
13.Berman, Yonatan and Berman, Ron, The Impact of Time Horizon on the Effect of Diversification (May 21, 2017). URL: https://ssrn.com/abstract=2971765. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2971765
14. Wei Zhou, Wenqiang Zhu, Yan Chen & Jin Chen (2022) Dynamic changes and multi-dimensional evolution of portfolio optimization, Economic Research-Ekonomska Istraživanja. 35:1. Р. 1431–1456, DOI: https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968308
15. Senyk A, Manziy O, Futryk Y, Stepanyuk O, Senyk Y. Information system supporting decision-making processes for forming of securities portfolio. Journal of Lviv polytechnic national university. «Information systems and networks». SISN. 2022. Volume 11. P. 39–55. DOI: https://doi.org/10.23939/sisn2022.11.039
16. Yu, Johan. Salesforce Lightning Reporting and Dashboards. 1st ed. Packt Publishing, 2017. Web. 25 Sept. 2021.
17. H. Markowitz, Portfolio selection, Journal of Finance. 7 (1). 1952. Р. 77–91. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
18.Rudenko, O. (2012), «Formation of a portfolio of investments». URL: http://www.nbuv.gov.ua/portal/chem_biol/Vsnau/FiK/20101/57Rudenko_O.pdf. (accessed: 05 Feb 2018).
References: 1. Wu, Guoqiang. (2020). Computer Finance Management System Innovation Thinking. Journal of Physics: Conference Series. 1486. 052025. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1486/5/052025
2. Maubarak Aljubori, Ihsan. (2022). The role of management information systems in investment and financing decisions,an applied study on banks. American Journal of Economics and Business Management. Р. 46–55.
3. V. D. Ta, C. M. Liu and D. A. Tadesse, Portfolio optimization-based stock predictionusinglong-short term memory network in quantitative trading, Applied Sciences 10 (2020) 437.DOI: https://doi.org/10.3390/app10020437
4. T. Stoilov, How to integrate complex optimal data processing in information services ininternet,in Proc. 20th Int. Conf. Computer Systems and Technologies. ACM DigitalLibrary. 2019. P. 19–30.DOI: https://doi.org/10.1145/3345252.3345254
5. Bielienkova O. (2021). Аlgorithm of diversification management of the enterprise activity. Ways to Improve Construction Efficiency. 2 (47). Р. 132–144. DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2021.47(2).132-144
6. Delpini D, Battiston S, Caldarelli G, Riccaboni M (2019) Systemic risk from investment similarities. PLoS ONE 14 (5): e0217141. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217141
7. Canh, N., Binh, N. and Thanh, S. (2019) Cryptocurrencies and Investment Diversification: Empirical Evidence from Seven Largest Cryptocurrencies. Theoretical Economics Letters. 9. Р. 431–452.DOI: https://doi.org/10.4236/tel.2019.93031
8. X. Huang and X. Wang, Portfolio investment with options based on uncertainty theory,International Journal of Information Technology & Decision Making. 18. 2019. Р. 929–952.DOI: https://doi.org/10.1142/S0219622019500159
9. M. García-Galicia, A. A. Carsteanu and J. B. Clempner, Continuous-time mean varianceportfolio with transaction costs: A proximal approach involving time penalization, International Journal of General Systems. 48 (2). 2019. Р. 91–111. DOI: https://doi.org/10.1080/03081079.2018.1522306
10.F. Wen, L. Xu, G. Ouyang and G. Kou, Retail investor attention and stock price crashrisk:Evidence from China. Journal of International Review of Financial Analysis. 65. 2019. Р. 1–15.DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.101376
11.G. Kou, Ö. Akdeniz, H. Dinçer and S. Yüksel, Fintech investments in European banks: Ahybrid IT2fuzzy multidimensional decision-making approach, Journal of Financial Innovation. 7 (39). 2021. Р. 1–28. DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-021-00256-y
12. Mulvey, J. M., & Zenios, S. A. (1994). Dynamic Diversification of Fixed Income Portfolios. Financial Analysts Journal. 50 (1). Р. 30–38. URL: http://www.jstor.org/stable/4479710. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v50.n1.30
13.Berman, Yonatan and Berman, Ron, The Impact of Time Horizon on the Effect of Diversification (May 21, 2017). URL: https://ssrn.com/abstract=2971765. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2971765
14. Wei Zhou, Wenqiang Zhu, Yan Chen & Jin Chen (2022) Dynamic changes and multi-dimensional evolution of portfolio optimization, Economic Research-Ekonomska Istraživanja. 35:1. Р. 1431–1456, DOI: https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968308
15. Senyk A, Manziy O, Futryk Y, Stepanyuk O, Senyk Y. Information system supporting decision-making processes for forming of securities portfolio. Journal of Lviv polytechnic national university. «Information systems and networks». SISN. 2022. Volume 11. P. 39–55. DOI: https://doi.org/10.23939/sisn2022.11.039
16. Yu, Johan. Salesforce Lightning Reporting and Dashboards. 1st ed. Packt Publishing, 2017. Web. 25 Sept. 2021.
17.H. Markowitz, Portfolio selection, Journal of Finance. 7 (1). 1952. Р. 77–91.DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
18.Rudenko, O. (2012), «Formation of a portfolio of investments». URL: http://www.nbuv.gov.ua/portal/chem_biol/Vsnau/FiK/20101/57Rudenko_O.pdf. (accessed: 05 Feb 2018).
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Галицький економічний вісник, 2022, № 4 (77)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.