Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Мельник, О.І. | |
dc.contributor.author | Новоселецький, О.М. | |
dc.date.accessioned | 2023-03-20T08:53:13Z | |
dc.date.available | 2023-03-20T08:53:13Z | |
dc.date.issued | 2023-03-20 | |
dc.identifier.citation | Мельник О.І., Новоселецький О.М. Економіко-математичний інструментарій прогнозування обмінного курсу валют. Науковий погляд: економіка та управління. №2 (78) / 2022. С. 173-178. | uk_UA |
dc.identifier.issn | 2521-666X | |
dc.identifier.issn | 2706-9079 | |
dc.identifier.uri | http://biblio.umsf.dp.ua/jspui/handle/123456789/5060 | |
dc.description.abstract | Стаття присвячена аналізу існуючих підходів до прогнозування курсу валют. Досліджено праці українських та іноземних вчених з цієї тематики. Розглянуто основні недоліки та переваги існуючих напрямків прогнозування, а також окремих методів і моделей. Вказано способи полегшення реалізації прогнозування курсу валют за допомогою нейронних мереж з використанням програмних бібліотек до різних мов програмування та окремих програмних застосунків. В результаті дослідження було систематизовано знання про існуючі підходи, що використовуються у процесі прогнозування курсу валют. Також було встановлено, що існує два напрямки прогнозування курсу валют, зокрема, інтуїтивний та формалізований. Перший притаманний більш короткостроковому прогнозуванню і часто використовується у трейдингу. Другий здатен робити як довгострокові так і короткострокові прогнози і найчастіше використовується підприємствами та державними органами влади. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | Університет митної справи та фінансів | uk_UA |
dc.relation.ispartofseries | Науковий погляд: економіка та управління;№2 (78) / 2022 | |
dc.subject | курс валют | uk_UA |
dc.subject | нейронні мережі | uk_UA |
dc.subject | адаптивні методи | uk_UA |
dc.subject | авторегресійні моделі | uk_UA |
dc.subject | експоненційне згладжування | uk_UA |
dc.title | Економіко-математичний інструментарій прогнозування обмінного курсу валют | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |