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

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorМанзій, О.
dc.contributor.authorСеник, А.
dc.contributor.authorІваник, І.
dc.contributor.authorСтепанюк, О.
dc.contributor.authorСеник, Ю.
dc.contributor.authorManziy, O.
dc.contributor.authorSenyk, A.
dc.contributor.authorIvanyk, I.
dc.contributor.authorStepanyuk, O.
dc.contributor.authorSenyk, Yu.
dc.date.accessioned2023-02-02T12:26:26Z-
dc.date.available2023-02-02T12:26:26Z-
dc.date.created2022-10-25
dc.date.issued2022-10-25
dc.date.submitted2022-09-14
dc.identifier.citationІнформаційна 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).
dc.identifier.issn2409-8892
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40410-
dc.description.abstractЗапропоновано 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.
dc.description.abstractThe 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.
dc.format.extent33-44
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofГалицький економічний вісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (77), 2022
dc.relation.ispartofGalician economic bulletin of the Ternopil National Technical University, 4 (77), 2022
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1088/1742-6596/1486/5/052025
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/app10020437
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1145/3345252.3345254
dc.relation.urihttps://doi.org/10.32347/2707-501x.2021.47(2).132-144
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1371/journal.pone.0217141
dc.relation.urihttps://doi.org/10.4236/tel.2019.93031
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1142/S0219622019500159
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1080/03081079.2018.1522306
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.101376
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1186/s40854-021-00256-y
dc.relation.urihttp://www.jstor.org/stable/4479710
dc.relation.urihttps://doi.org/10.2469/faj.v50.n1.30
dc.relation.urihttps://ssrn.com/abstract=2971765
dc.relation.urihttps://doi.org/10.2139/ssrn.2971765
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968308
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/sisn2022.11.039
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
dc.relation.urihttp://www.nbuv.gov.ua/portal/chem_biol/Vsnau/FiK/20101/57Rudenko_O.pdf
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectдиверсифікація
dc.subjectвізуалізація
dc.subjectризик
dc.subjectінвестиції
dc.subjectSalesforce
dc.subjectdata analysis
dc.subjectdiversification
dc.subjectvisualization
dc.subjectrisk
dc.subjectinvestments
dc.subjectSalesforce
dc.titleІнформаційна система підтримки динамічної диверсифікації інвестиційного фінансування
dc.title.alternativeInformation system supporting dynamic diversification of investment financing
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages12
dc.subject.udc330.322.1 (004.413.4)
dc.relation.references1. 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
dc.relation.references2. 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.
dc.relation.references3. 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
dc.relation.references4. 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
dc.relation.references5. 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
dc.relation.references6. 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
dc.relation.references7. 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
dc.relation.references8. 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
dc.relation.references9. 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
dc.relation.references10.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
dc.relation.references11.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
dc.relation.references12. 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
dc.relation.references13.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
dc.relation.references14. 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
dc.relation.references15. 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
dc.relation.references16. Yu, Johan. Salesforce Lightning Reporting and Dashboards. 1st ed. Packt Publishing, 2017. Web. 25 Sept. 2021.
dc.relation.references17. 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
dc.relation.references18.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).
dc.relation.referencesen1. 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
dc.relation.referencesen2. 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.
dc.relation.referencesen3. 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
dc.relation.referencesen4. 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
dc.relation.referencesen5. 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
dc.relation.referencesen6. 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
dc.relation.referencesen7. 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
dc.relation.referencesen8. 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
dc.relation.referencesen9. 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
dc.relation.referencesen10.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
dc.relation.referencesen11.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
dc.relation.referencesen12. 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
dc.relation.referencesen13.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
dc.relation.referencesen14. 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
dc.relation.referencesen15. 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
dc.relation.referencesen16. Yu, Johan. Salesforce Lightning Reporting and Dashboards. 1st ed. Packt Publishing, 2017. Web. 25 Sept. 2021.
dc.relation.referencesen17.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
dc.relation.referencesen18.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).
dc.identifier.citationenManziy 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].
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.04.033
dc.contributor.affiliationНаціональний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна
dc.contributor.affiliationЛьвівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С. З. Ґжицького, Львів, Україна
dc.contributor.affiliationІнститут прикладних проблем механіки і математики імені Я. С. Підстригача НАН України, Львів, Україна
dc.contributor.affiliationNational University «Lviv Polytechnic», Lviv, Ukraine
dc.contributor.affiliationLviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnology, Lviv, Ukraine
dc.contributor.affiliationPidstryhach Institute for Applied Problems of Mechanics and Mathematics, Lviv, Ukraine
dc.citation.journalTitleГалицький економічний вісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume77
dc.citation.issue4
dc.citation.spage33
dc.citation.epage44
Розташовується у зібраннях:Галицький економічний вісник, 2022, № 4 (77)



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