Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47063| Teitl: | Методи моделювання циклічних сигналів в економіці |
| Teitlau Eraill: | Methods for Modeling Cyclic Signals in Economics |
| Awduron: | Срогий, Тарас Сергійович Srogy, Taras |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Срогий Т. С. Методи моделювання циклічних сигналів в економіці : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 126 – інформаційні системи та технології / наук. кер. Я. В. Литвиненко. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 85 с. |
| Dyddiad Cyhoeddi: | 27-Dec-2024 |
| Submitted date: | 13-Dec-2024 |
| Date of entry: | 3-Jan-2025 |
| Cyhoeddwr: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Литвиненко, Ярослав Володимирович Lytvynenko, Iaroslav |
| UDC: | 004.04 |
| Allweddeiriau: | інформаційні системи та технології методи моделювання методи основної обробки методи попередньої обробки сегментація фільтрація filtering main processing methods modeling methods preprocessing methods segmentation |
| Page range: | 85 |
| Crynodeb: | Кваліфікаційна робота присвячена аналізу та розробці методу обробки та моделювання циклічних сигналів для задач опрацювання економічних сигналів.
В першому розділі проведено аналіз систем для проведення комп’ютерного моделювання економічних даних. Було проаналізовано методи та моделі. Крім цього розглянуті питання штучного інтелекту та машинного навчання для моделювання економічних циклічних сигналів. Описано типові труднощі під час побудови методів комп’ютерного моделювання. В другому розділі було проведено огляд методів попередньої обробки циклічних економічних сигналів. Описані методи фільтрації там методи вилучення тренду.
В третьому розділі проведено аналіз математичних моделей та запропонована математична модель для проведення комп’ютерного моделювання циклічних економічних сигналів. Розроблено програму для реалізації запропонованого алгоритму комп’ютерного моделювання економічних сигналів. У Четвертому розділі магістерської кваліфікаційної роботи розглянуті питання охорони праці і безпеки в надзвичайних ситуаціях. The qualification work is devoted to the analysis and development of a method for processing and modeling cyclic signals for problems of processing economic signals. In the first section, an analysis of systems for computer modeling of economic data was carried out. Methods and models were analyzed. In addition, issues of artificial intelligence and machine learning for modeling economic cyclical signals were considered. Typical difficulties in the construction of computer modeling methods are described. In the second section, a review of methods for pre-processing cyclical economic signals was conducted. Filtering methods and trend capture methods are described there. In the third section, an analysis of mathematical models was conducted and a mathematical model was proposed for computer modeling of cyclical economic signals. A program was developed to implement the proposed algorithm for computer modeling of economic signals. In the fourth section of the master's qualification work, issues of labor protection and safety in emergency situations are considered. |
| Disgrifiad: | Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 13 год. на засіданні екзаменаційної комісії №38 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя |
| Content: | ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ В НАПРЯМКУ ОПРАЦЮВАННЯ ЦИКЛІЧНИХ ЕКОНОМІЧНИХ СИГНАЛІВ ДЛЯ ЗАДАЧ ЇХ КОМПЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ 12 1.1 Циклічні економічні сигнали 12 1.2 Економічні цикли 13 1.3 Причини виникнення економічних циклів 14 1.4 Системи для моделювання економічних сигналів 16 1.4.1. Система для моделювання економічних сигналів MATLAB 17 1.4.2. Система для моделювання економічних сигналів STATA 19 1.5 Економетричні моделі та системи 22 1.6 Машинне навчання та штучний інтелект для опрацювання економічних сигналів 26 1.7 Інструменти для макроекономічного моделювання 27 1.8 Системи для моделювання часових рядів (моделі економічних сигналів) 29 1.9 Труднощі які виникають під час комп’ютерного моделювання економічних сигналів 33 1.10 Підходи до подолання труднощів комп’ютерного моделювання циклічних економічних сигналів 35 11.11 Висновок до першого розділу 36 2 МЕТОДИ ПОПЕРЕДНЬОГО ОПРАЦЮВАННЯ ЦИКЛІЧНИХ ЕКОНОМІЧНИХ СИГНАЛІВ В ЗАДАЧАХ ЇХ МОДЕЛЮВАННЯ 37 2.1 Методи моделювання циклічних економічних сигналів 37 2.2 Попереднє опрацювання економічних сигналів 40 2.3 Методи вилучення тренду 42 2.4 Методи фільтрації данних згладження 44 2.5 Математична модель для комп’ютерного моделювання 48 2.6 Висновок до другого розділу 49 3 МЕТОДИ ОСНОВНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ЦИКЛІЧНИХ СИГНАЛІВ В ЗАДАЧАХ ЇХ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ 50 3.1 Методи статистичної обробки 50 3.2 Опис розробленої програми для комп’ютерного моделювання економічних циклічних сигналів 51 3.3 Висновок до третього розділу 55 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 56 4.1 Фактори, які впливають на наслідок ураження електричним струмом 56 4.2 Соціальні небезпеки 61 4.3 Висновок до четвертого розділу 63 ВИСНОВКИ 64 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 65 ДОДАТКИ 73 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47063 |
| Copyright owner: | © Срогий Тарас Сергійович, 2024 |
| References (Ukraine): | 1. Bollerslev T. Periodic autoregressive conditional heteroscedasticity / T. Bollerslev, E. Ghysels // Journal of Business and Economic Statistics. Alexandria, USA: ASA, 1996. Vol. 14, № 2. P. 139–151 2. Boswijk H. P. Testing for periodic integration / H. P. Boswijk, P. H. Franses // Economics Letters. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 1995. Vol. 48, № 3–4. P. 241–248 3. Dehay D. Testing stationarity for stock market data / D. Dehay, J. Leskow // Economics Letters. — Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 1996. Vol. 50, № 2. P. 205–212 4. Franses P. H. Cointegration analysis of seasonal time series / P. H. Franses, M. McAleer // Journal Economic Surveys. — Hoboken, USA: Wiley Blackwell, 1998. Vol. 12, № 5. P. 651–678 5. Franses P. H. Model selection in periodic autoregressions / P. H. Franses, R. Paap // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. — Oxford, UK: Blackwell Publishers, 1994. Vol. 56, № 4. P. 421–439 6. Franses P. H. The effects of seasonally adjusting a periodic autoregressive process / P. H. Franses // Computational Statistics & Data Analysis. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 1995. Vol. 19, № 6. P. 683–704 7. Gardner W. A. Cyclostationarity: Half a century of research / W. A. Gardner, A. Napolitano, L. Paura // Signal Processing. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2006. Vol. 86, № 4. — P. 639–697 8. Gelper S. Robust Forecasting with Exponential and Holt-Winters Smoothing / S. Gelper, R. Fried, C. Croux // Journal of Forecasting. NY, USA: John Wiley & Sons, 2010. Vol. 29, № 3. — P. 285−300 9. Ghysels E. On periodic structures and testing for seasonal unit roots / E. Ghysels, A. Hall, H. S. Lee // Journal of Business and Economic Statistics. Alexandria, USA: ASA, 1996. Vol. 91, № 436 . P. 1551−1559 10. Ghysels E. On the periodic structure of the business cycle / E. Ghysels // Journal of Business & Economic Statistics. Alexandria, USA: ASA, 1994. Vol. 12, № 3. P. 289−298 11. Ghysels E. The Econometric Analysis of Seasonal Time Series / E. Ghysels, D. R. Osborne // Themes in Modern Econometrics. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2001. 252 12. Goncharuk A. G. Forecasting efficiency of the economy of Ukraine [Електронний ресурс] / A. G. Goncharuk // MPRA Paper. Germany: University Library of Munich, 2006. 20 p. Режим доступу: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/6562/ 13. Hassani H. Singular spectrum analysis: methodology and application to economics data / H. Hassani, A. Zhigljavsky // Journal of Systems Science and Complexity. NY, USA: Springer Science+Business Media, 2009. Vol. 22, № 3. P. 372–394 14. Juglar C. Des Crises commerciales et leur retour periodique en France / C. Juglar. Paris: Guillaumin, 1862. 276 15. Louca F. Turbulence in economic: an evolutionary appraisal of cycles and complexity in historical processes / F. Louca. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing, 1997. 383 p. 16. On detecting and modeling periodic correlation in financial data / E. Broszkiewicz−Suwaj, A. Makagon, R. Weron, A. Wylomanska // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. — Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2004. Vol. 336, № 1–2 P. 196–205 17. Osborn D. R. The implications of periodically varying coefficients for seasonal time-series processes / D. R. Osborn // Journal of Econometrics. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 1991. Vol. 48, № 3 P. 373–384 18. Osborn D. R. The performance of periodic autoregressive models in forecasting seasonal UK consumption / D. R. Osborn, J. P. Smith // Journal of Business and Economic Statistics. Alexandria, USA: ASA. 1989. Vol. 7, № 1. P. 117–127 19. Parzen E. An approach to modeling seasonally stationary time-series / E. Parzen, M. Pagano // Journal of Econometrics. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 1979. Vol. 7, № 1–2. P. 137–153 20. Polukoshko S. Use of “Caterpillar” – SSA method for analysis and forecasting of industrial and economic indicator / S. Polukoshko, J. Hofmanis // Proceedings of the 7th International Scientific and Practical Conference «Environment. Technology. Resources», Rēzekne, June 25-27, 2009. Rēzekne, Latvija: Rēzeknes Augstskola, 2009. Vol. 1. P. 241–248 21. Todd R. M. Periodic linear-quadratic models of seasonality / R. M. Todd // Journal of Economic Dynamics and Control. Maryland Heights, USA: Elsevier, 1990. Vol. 14, № 3–4. P. 763–796 22. Yousefi S. Wavelet-based prediction of oil prices / S. Yousefi, I. Weinreich, D. Reinarz // Chaos, Solitons and Fractals. Maryland Heights, USA: Elsevier, 2005. Vol. 25, № 2 P. 265–275 23. Абдуллаева Н. А. Нечеткий подход к прогнозированию уровня бедности / Н. А. Абдуллаева // Сборник трудов «Управление большими системами». М: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2010. № 30. С. 98−114 24. Акаев А. А. Анализ экономических циклов с помощью математической модели марковских случайных процессов / А. А. Акаев // Доклады академии наук. М: Академиздатцентр "Наука" РАН, 2006. Т. 409, № 6. С. 1–4 25. Алєксєєв І. В. Система підтримки прийняття управлінських рішень як складова механізму адаптації машинобудівних підприємств в середовищі невизначеності / І. В. Алєксєєв, Т. О. Смірнова, А. І. Хоменко // Вісник Хмельницького національного університету. Хмельницький, 2010. Т. 1., №5. С. 47−51 26. Анисимов В. Н. Об эффективности модели ARIMA при прогнозировании экономических процессов / В. Н. Анисимов, К. Л. Соломахо // Известия Челябинского научного центра. — Челябинск: Челябинский научный центр УрО РАН, 2009. Т. 44, № 2. С. 44−48 27. Баклан І. В. Імовірнісні моделі для аналізу та прогнозування часових рядів / І. В. Баклан, Г. А. Степанкова // Искусственный интеллект. Донецьк: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України, 2008. № 3. С. 505−515 28. Бекмуратов Т. Ф. Нечеткая модель прогнозирования урожайности / Т. Ф. Бекмуратов, Д. Т. Мухамедиева, О. Ж. Бобомурадов // Проблемы информатики. Новосибирск: ОАО «Агентство „Роспечать”», 2010. № 3. С. 11–23 29. Бідюк П. І. Інформаційна 1система підтримки прийняття рішень для прогнозування фінансово-економічних процесів на основі структурно-параметричної адаптації моделей / П. І. Бідюк, О. М. Трофимчук, А. В. Федоров // Наукові вісті НТУУ „КПІ”. К: НТУУ „КПІ”, 2011. № 6. С. 42−53 30. Біліловець О.С. Нейромережеве прогнозування в сфері електронної комерції / О. С. Біліловець // Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем. Збірник наукових праць. К: МННЦ ІТіС, 2008. Вип. 13. С. 154−166 31. Братушка С. М. Вейвлет-аналіз як інструмент прогнозування фінансових часових рядів / С. М. Братушка // Проблеми і перспективи розвитку банківської системи України : зб. наук. праць. Суми: УАБС НБУ, 2007. Т. 20. С. 314‒319 32. Горкуненко А. Б. Імітаційне моделювання взаємопов’язаних економічних циклічних процесів / А. Б. Горкуненко, С. А. Лупенко // Сучасні комп’ютерні інформаційні технології: Матеріали Всеукраїнської школи-семінару молодих вчених і студентів ACIT’2011, Тернопіль, 20-21 травня 2011. — Тернопіль: Економічна думка, 2011. — С. 9 33. Литвиненко Я.В., Лупенко С.А., Щербак Л.М. Моделювання та обробка циклічних сигналів серця на ЕОМ. // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.- Хмельницький: Вид.-во “Навчальна книга”. – 2000. №3, -132-139с 34. Литвиненко Я., Щербак Л. Система комп’ютерних прогам для автоматизованої обробки та моделювання кардіосигналів // Тези доповідей п’ятої наук.-техн. конф. ТДТУ ”Прогресивні матеріали, технології та обладнання в машино- і приладобудуванні”. Тернопіль. – 2001. – 16 35. Осухівська Г.М. Обгрунтування вибору фільтру для статистичного аналізу тональних сигналів. Вісник Тернопільського державного технічного університету. 1997. Т. 2, № 2. С. 57-62 36. Литвиненко Я., Лупенко С., Щербак Л. Статистичний метод визначення зонної структури електрокардіосигналу в автоматизованих діагностичних системах. Вісник Тернопільського державного технічного університету. Тернопіль, 2005. Т. 10, № 3. С. 165-175 37. Литвиненко Я., Щербак Л. Система комп’ютерних прогам для автоматизованої обробки та моделювання кардіосигналів. Тези доповідей п’ятої наук. конф. ТДТУ. Тернопіль. 2001. С. 16 38. Лупенко C. А., Литвиненко Я. В., Сверстюк А. С. Статистичний сумісний аналіз кардіосигналів на основі вектора циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів. Електроніка та системи управління. Національний авіаційний університет. Київ, 2008. № 4 (18). С. 22-29 39. Лупенко С., Литвиненко Я., Сверстюк А. Сумісна статистична обробка синхронно зареєстрованих кардіосигналів на базі їх моделі у вигляді циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів. Матеріали дванадцятої наукової конференції Тернопільського державного технічного університету імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, 14-15 травня 2008 р. Тернопіль, 2008. С. 111 40. Литвиненко Я.В. Моделювання та методи визначення зонної часової структури електрокардіосигналу в автоматизованих діагностичних системах: автореф. дис. … канд. техн. наук: 01.05.02. Тернопільський державний технічний університет імені Івана Пулюя. Тернопіль, 2006. 20 с 41. Імітаційне моделювання взаємопов’язаних економічних циклічних процесів на основі вектора циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів / А. Б. Горкуненко, С. А. Лупенко, Н. Р. Дем’янчук, Я. В. Литвиненко // Електроніка та системи управління. К: НАУ, 2011. № 2. С. 133–141 42. Інформаційна технологія моделювання, аналізу та прогнозування циклічних економічних процесів / А. Б. Горкуненко, С. А. Лупенко, Г. М. Осухівська, Н. Б. Стадник // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. Хмельницький: ХНУ, 2012. № 2. С. 167−176 43. Інформаційна технологія прогнозування циклічних економічних процесів / А. Горкуненко, Р. Козак, Я. Литвиненко [та ін.] // Вісник Тернопільського національного технічного університету ім. І. Пулюя. Тернопіль: ТНТУ, 2012. № 1. С. 143−154 44. I.V. Lytvynenko. Method of segmentation of determined cyclic signals for the problems related to their processing and modeling/ I.V. Lytvynenko / Scientific Journal of the ternopil national technical university. 2017, Vol. 88, No. 4, pp. 153-169 45. I.V. Lytvynenko. The method of segmentation of stochastic cyclic signals for the problems of their processing and modeling/ I.V. Lytvynenko / Journal of Hydrocarbon Power Engineering, Oil and Gas Measurement and Testing. 2017, Vol. 4, No. 2, pp. 93-103 46. I. Lytvynenko. Segmentation and Statistical Processing of Geometric and Spatial Data on Self-Organized Surface Relief of Statically Deformed Aluminum Alloy. // Iaroslav Lytvynenko, Pavlo Maruschak, Sergiy Lupenko, Sergey Panin // Applied Mechanics and Materials, 2015, Vol. 770, pp. 288-293 47. I.V. Lytvynenko. Software for segmentation, statistical analysis and modeling of surface ordered structures // I.V. Lytvynenko, P.O. Maruschak, S.A. Lupenko, Yu. I. Hats, A. Menou, S.V. Panin // MECHANICS, RESOURCE AND DIAGNOSTICS OF MATERIALS AND STRUCTURES (MRDMS-2016): Proceedings of the 10th International Conference on Mechanics, Resource and Diagnostics of Materials and Structures. AIP Publishing, 2016, Vol. 1785, No.1, pp. 030012-1-030012-7 48. I.V. Lytvynenko. Method of segmentation of determined cyclic signals for the problems related to their processing and modeling/ I.V. Lytvynenko / Scientific Journal of the ternopil national technical university. 2017, Vol. 88, No. 4, pp. 153-169 49. I. Lytvynenko. Segmentation and Statistical Processing of Geometric and Spatial Data on Self-Organized Surface Relief of Statically Deformed Aluminum Alloy. // Iaroslav Lytvynenko, Pavlo Maruschak, Sergiy Lupenko, Sergey Panin // Applied Mechanics and Materials, 2015, Vol. 770, pp. 288-293 50. I.V. Lytvynenko. Method of the quadratic interpolation of the discrete rhythm function of the cyclical signal with a defined segment structure / I.V. Lytvynenko / Scientific Journal of the ternopil national technical university. 2016, Vol. 84, No. 4, pp. 131-138 51. S. Lupenko, A. Lupenko, I. Lytvynenko, V. Martsenyuk. Methods for Estimating the Discrete Rhythmic Structure of Cyclic Random Processes Using Adaptive Interpolation Conference on Computer Science and Information Technologies CSIT 2020: Advances in Intelligent Systems and Computing V pp 614-627 Conference paper. First Online: 23 December 2020. Part of the Advances in Intelligent Systems and Computing book series (AISC, volume 1293) 52. Method of Evaluation of Discrete Rhythm Structure of Cyclic Signals with the Help of Adaptive Interpolation Lytvynenko, I., Lupenko, S., Onyskiv, P. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020 - Proceedings, 2020, 1, pp. 155–158, 9321878 53. I.V. Lytvynenko. Software for segmentation, statistical analysis and modeling of surface ordered structures // I.V. Lytvynenko, P.O. Maruschak, S.A. Lupenko, Yu. I. Hats, A. Menou, S.V. Panin // MECHANICS, RESOURCE AND DIAGNOSTICS OF MATERIALS AND STRUCTURES (MRDMS-2016): Proceedings of the 10th International Conference on Mechanics, Resource and Diagnostics of Materials and Structures. AIP Publishing, 2016, Vol. 1785, No.1, pp. 030012-1-030012-7 54. Software for statistical processing and modeling of a set of synchronously registered cardio signals of different physical nature Lupenko, S., Lytvynenko, I., Sverstiuk, A., Horkunenko, A., Shelestovskyi, B. CEUR Workshop Proceedings, 2021, 2864, pp. 194–205 55. Modeling and Methods of Statistical Processing of a Vector Rhytmocardiosignal I Lytvynenko, S Lupenko, P Onyskiv, A Zozulia The Open Bioinformatics Journal 14 (1) 73-86 56. I.V. Lytvynenko, P.O. Marushak, S.A. Lupenko, Yu.I. Hats, A.Menou. Software tools for the analysis of the self-organizing material surface after deformation for the problems of its sementation and statistical processing // Proc. of International Symposium Aircraft materials. ACMA 2016. (May 11-13). - 2016. - Morocco, Agadir. – P. 138-139 57. Lupenko, S., Lytvynenko, I., Stadnyk, N. Method of Statistical Processing of Discrete Cycle Random Processes, by their Reduction to Isomorphic Periodic Random Sequences 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2020 - Proceedings, 2020, pp. 209-212, 9209004 58. Witkin A.P. Scale-space filtering, Proc. 8th Int. Joint Conf. Art. Intell., Karlsruhe, Germany, 1983. pp. 1019-1022 59. Witkin А. Scale-space filtering: A new approach to multi-scale description, in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Processing (ICASSP), Vol. 9, San Diego, CA, Mar. 1984, pp. 150-153 |
| Content type: | Master Thesis |
| Ymddengys yng Nghasgliadau: | 126 — інформаційні системи та технології |
Ffeiliau yn yr Eitem Hon:
| Ffeil | Disgrifiad | Maint | Fformat | |
|---|---|---|---|---|
| Mag_2024_STm_61_Срогий.pdf | Дипломна робота | 1,54 MB | Adobe PDF | Gweld/Agor |
Diogelir eitemau yn DSpace gan hawlfraint, a chedwir pob hawl, onibai y nodir fel arall.
Outils d'administration