| Naslov: | Razvoj napovednega modela za trgovanje z delniškimi vrednostnimi papirji na slovenskem borznem trgu |
|---|
| Avtorji: | ID Cimperman, Primož (Avtor)
ID Kljajić Borštnar, Mirjana (Mentor) Več o mentorju...  |
|---|
| Datoteke: |  MAG_Cimperman_Primoz_2018.pdf (2,55 MB)
MD5: 0915D7E4C353C4EBFEE4AC072BEBE964
PID: 20.500.12556/dkum/4f49cfe5-84c1-4de5-a300-005b215e2d82
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Magistrsko delo/naloga |
|---|
| Organizacija: | FOV - Fakulteta za organizacijske vede
|
|---|
| Opis: | Vpetost informacijsko-komunikacijske tehnologije v vsakdanje življenje je povzročila množično zbiranje, shranjevanje in obdelovanje podatkov, iz katerih se pridobivajo različne informacije, ki jih človek spretno uporablja pri vsakdanjih odločitvah tako doma kot na preostalih področjih svojega delovanja. Ob njihovi uporabi mora pri tem oceniti njihovo korist oziroma morebitno tveganje, ki jih pridobljena informacija prinaša. Podobno to velja tudi za trgovanje z vrednostnimi papirji na borzi, saj je primerno za lažjo odločitev o nakupu oziroma prodaji uporabiti določene pripomočke, ki so zasnovani v obliki programskih orodij. Ta nam na podlagi izbranega seta podatkov določene delnice izvajajo simulacije o potencialnem gibanju tečajnih vrednosti v prihodnosti.
V magistrskem delu smo izdelali več napovednih modelov, pri katerih smo uporabili različne metode napovedovanja, ki se pogosto uporabljajo pri analizah gibanja tečajnih vrednosti delnic. Z metodologijo CRISP-DM smo razvili štiri napovedne modele, ki se med seboj razlikujejo tako po uporabljeni metodi kot tudi po primernosti časovnega obdobja napovedovanja. Z ocenami posameznih modelov na izbranih delnicah smo prišli do različnih ugotovitev, ki so nam podale širšo sliko o tem, kakšne so prednosti in slabosti posameznih modelov ter kateri model se je izkazal za najučinkovitejšega pri napovedovanju gibanja tečajev delnic.
S pridobljenimi spoznanji si lahko pomagamo pri odločanju, ki zadeva borzno trgovanje na primeru izbranih delnic. |
|---|
| Ključne besede: | odkrivanje znanja v podatkih, strojno učenje, podatkovno rudarjenje, metoda podpornih vektorjev, logistična regresija, trg vrednostnih papirjev. |
|---|
| Kraj izida: | Maribor |
|---|
| Leto izida: | 2018 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-70352 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 8024851 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:SWOVCL2Z |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 05.06.2018 |
|---|
| Število ogledov: | 1447 |
|---|
| Število prenosov: | 127 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | FOV
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
