Prediktív modellek és alkalmamazásuk a pénzügyi piacokon

Detki Dávid (2025) Prediktív modellek és alkalmamazásuk a pénzügyi piacokon. Nemzetközi Gazdálkodás Kar (2025-)-. (Kéziratban)

	PDF Prediktív modellek és alkalmazásuk a pénzügyi piacokon.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (2MB)
	Microsoft Word Prediktív modellek, Absztrakt.docx Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (14kB)
	PDF DetkiDavid_NGK_CA.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (139kB)
	PDF DetkiDavid_NGK_FP.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (145kB)

Absztrakt (kivonat)

Dolgozatom célja a pénzügyi idősorok előrejelzésében alkalmazható prediktív modellek összehasonlító vizsgálata, különös tekintettel az LSTM (Long Short-Term Memory) és a Prophet modellekre. A kutatás során az Amazon (AMZN) vállalat részvényeinek napi árfolyamadatait használtam az 2019 és 2024 közötti időszakból, amely megfelelő részletességet és időbeli lefedettséget biztosított az előrejelzések megbízható elemzéséhez.A dolgozat bemutatja a modellek működési elvét: az LSTM mélytanulási architektúrája memóriacellákkal és vezérlőkapukkal lehetővé teszi a hosszú távú függőségek felismerését és komplex, nemlineáris mintázatok modellezését, míg a Prophet statisztikai alapú modellként az idősorokat trend-, szezonális és ünnepi komponensekre bontja, ezáltal jól értelmezhető előrejelzéseket biztosít.A kutatás során a modellek futtatásához a Python programozási nyelvet használtam, és a Yahoo Finance Python-bővítményén keresztül gyűjtött adathalmazt előzetesen tisztítottam és formáztam. A prediktív modellek teljesítményét három statisztikai mérőszám segítségével értékeltem: Átlagos Abszolút Százalékos Hiba (MAPE), Négyzetes Középérték Hibája (RMSE) és Átlagos Abszolút Hiba (MAE), amelyek lehetővé tették az előrejelzések pontosságának és megbízhatóságának összehasonlítását.Dolgozatomban, szeretném feltárni, hogy milyen eltérések merülnek a két már említett modell között, illetve, hogy használatuk során milyen nehézségekbe ütközhetek én mint mindennapi felhasználó. Ezen felül, olyan kérdések is felmerülnek a dolgozat során hogy, hogyan befolyásolja az adathalmazokban felmerülő adatok hiánya illetve részletes hiánya az előrejelzések pontosságát. Az eredmények várhatóan hozzájárulnak a pénzügyi előrejelzési módszerek jobb megértéséhez és a prediktív modellek alkalmazhatóságának gyakorlati értékeléséhez.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Nemzetközi Gazdálkodás Kar (2025-)-

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Nemzetközi gazdálkodás

Mű típusa:	TDK dolgozat
Kulcsszavak:	adatbázis, adatsorok elemzése, alalpfogalmak, ábraelemzés, ábrák, Excel, LSTM, Prophet, Python
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2026. Ápr. 16. 07:37
Utolsó módosítás:	2026. Ápr. 16. 07:37

Actions (login required)

Tétel nézet