Порівняльний аналіз короткострокових методів прогнозування цін на нафту

Дипломна робота: 90 c., 32 рис., 13 табл., 2 дод., 22 джерел. Темою роботи є порівняльний аналіз методів для короткострокового прогнозування цін на нафту. Предметом дослідження є методи прогнозування часового ряду: метод Хольта-Вінтерса, рекурентна нейронна мережа, згорткова нейронна мережа. Об’єкт дослідження: історичні дані ціни нафти за період з квітня 1999 року по квітень 2020 року. Мета роботи: порівняти існуючі методи прогнозування ціни нафти, розглянути їх роботу на реальних даних. Актуальність: ціна нафти є одним із найважливіших економічних показників. Даний природний ресурс впливає на розвиток світової економіки та всі сфери діяльності кожної країни окремо. Прогнозування ціни нафти необхідно для розуміння подальших тенденцій розвитку світової економіки. Постає необхідність актуалізації методів, які дозволяють прогнозувати ціну нафти з високою точністю. Проведено прогнозування ціни нафти трьома методами. Проаналізовано отримані результати та проведено порівняння результатів трьох різних моделей.Thesis: 90 p., 32 Fig., 13 Table., 2 appendices, 22 sources. The theme of the work is “Comparative analysis of short-term methods of the oil price forecasting”. The subject of research is time series forecasting methods: Holt-Winters method, recurrent neural network, convolutional neural network. The object of research is historical data of oil prices for the period from April 1999 to April 2020. The purpose of the work is to compare existing methods of forecasting oil prices, to consider their work on real data. Actuality: oil price is one of the most important economic indicators. This natural resource affects the development of the world economy and all areas of activity of each country separately. Forecasting oil prices is necessary to understand further trends in the world economy. There is a need to update methods that allow you to predict the price of oil with high accuracy. Oil prices were predicted by three methods. The obtained results are analyzed and compared.