Код: 316826

Назва:

Фінансове моделювання

Анотація: Даний курс є вступним до використання сучасних математичних моделей у сфері фінансових досліджень, а саме: моделей із використанням штучних нейронних мереж (Artificial Neural Network, ANN) та нечіткої логіки (fuzzy logic) і нечітких множин (fuzzy sets). Студенти ознайомляться із загальною теорією штучних нейронних мереж, функціональними особливостями різних архітектур таких мереж, зможуть ознайомитися із базовими функціями середовища MATLAB, спрямованими на розробку і тренування даного класу моделей. Крім того слухачі курсу будуть ознайомлені із апаратом нечітких множин та нечіткої логіки, а також основами побудови нечітких систем. Курс "Фінансове моделювання" логічно продовжує і доповнює курси "Вища математика" та "Економетрика". Втім, ключовим фокусом курсу є прикладний аспект моделювання, тому математичний апарат не буде обтяжливим для студентів. Матеріали курсу супроводжуються практичними завданнями з діагностики банкрутства, фінансових криз, оцінки рівня ризику та фінансових потоків у фіскальній сфері на основі реальних даних і покроковими інструкціями щодо застосування охоплюваного методологічного апарату.

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: ІІІ

Семестр: літній

Кількість кредитів: 3 (загальна кількість годин - 90 год.; аудиторні години -30 год.; лекції - 16 год.; практичні заняття - 14 год.; самостійна робота - 60 год.)

Форма контролю: залік

Викладач(і): Жук В.М., ст. викл.

Результати навчання: У результаті вивчення дисципліни студент повинен ознайомитися:
- з загальною теорією штучних нейронних мереж, функціональні особливості різних архітектур таких мереж;
- з базовими функціями середовища MATLAB, спрямованими на розробку і тренування даного класу моделей;
- із апаратом нечітких множин та нечіткої логіки, а також основами побудови нечітких систем


Спосіб навчання: аудиторний, дтстанційний

Необхідні обовязкові попередні й супутні модулі: "Вища математика", "Економетрика"

Зміст дисципліни: Курс спрямований на формування у студентів теоретичних знань щодо застосування штучного інтелекту у фінансовому моделюванні, основних параметрів та особливостей нейронних мереж, різних архітектур штучних нейромереж, теорії нечітких множин т а нечіткої логіки, використання різних типів моделей у фінансах та прикладні особливості.


Рекомендована література:
Основна література:
1. А. Т. Яровий, Є. М. Страхов. Багатовимірний статистичний аналіз : навчально-методичний посібник для студентів математичних та економічних фахів. - Одеса: Астропринт, 2015. - 132 с.
2. Економічна кібернетика. Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д., Семьонов Д.Є. Навч. посібник. - К.: КНЕУ, 2004. - 231 с.
3. Лук'яненко І.Г., Городніченко Ю.О. Сучасні економетричні методи у фінансах: Навчальний посібник. - К.: Літера ЛТД, 2002. - 352с.
4. Матвійчук А.В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: монографія. - КНЕУ, 2011. - 439
5. Математичні моделі та методи ринкової економіки: навч. посібн. / В.В. Вітлінський, О.В. Піскунова. - К.: КНЕУ, 2010
6. Time Series Analysis James D. Hamilton Princeton University Press, 1994
7. Використання системи комп'ютерної математики MATLAB для розв'язування прикладних задач : навчальний посібник / [Б. П. Довгий, Є. С. Вакал, Ю. Є. Вакал, А. В. Попов] ; М-во освіти і науки України, Київ. нац. ун-т ім. Тараса Шевченка. - Київ : Київський університет, 2016. - 143 с.
8. Зацеркляний, М. М. Основи економічної кібернетики : [навчальний посібник] / М.М. Зацеркляний, О.Ф. Мельников. - Чернівці : Наші книги, 2008. - 391 с.
9. Іванченко, Геннадій Федорович. Системи штучного інтелекту : навчальний посібник / Г. Ф. Іванченко ; М-во освіти і науки, молоді та спорту України, Держ. вищ. навч. заклад "Київ. нац. екон. ун-т ім. В. Гетьмана". - К. : КНЕУ, 2011. - 382 с. К. : КНЕУ, 2011.
10. Руденко, О. Г. (Олег Григорійович) Штучні нейронні мережі : навчальний посібник / О.Г. Руденко, Є.В. Бодянський. - Х. : Компанія СМІТ, 2006. - 403 с. Х. : Компанія СМІТ, 2006.
11. Шиян, Анатолій Антонович. Економічна кібернетика : вступ до моделювання соціальних і економічних систем : навчальний посібник / А. А. Шиян. - Львів : Магнолія 2006, 2016. - 227 с. Львів : Магнолія 2006, 2016.
12. Harvey, A. C. (Andrew C.) Time series models / A.C. Harvey. - Oxford : Philip Allan, 1981. - x, 229 p.


Форми та методи навчання: лекції, семінарські заняття, самостійна робота

Методи й критерії оцінювання: рейтингове оцінювання за 100-бальною системою: поточний контроль - 70 балів (виступи на семінарах, проміжні тести, творчі роботи); підсумковий контроль - 30 балів (письмовий залік).

Мова навчання: українська