Duboki generativni modeli u vrednovanju financijske imovine

diplomski rad

• Naslov (engleski): Deep generative models in asset pricing
• Autor: Karlo Šutalo
• Mentor: Zvonko Kostanjčar (mentor)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Stjepan Begušić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Juraj Petrović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-04, Hrvatska

Sažetak

U radu se istražuju duboki generativni modeli i njihova primjena u vrednovanju financijske imovine. Korištenjem različitih metoda, kao što su autoregresivni modeli, modeli autoregresivne uvjetne heteroskedastičnosti (ARCH) i neuronske mreže, analiziraju se financijski vremenski nizovi kako bi se predvidjele buduće vrijednosti imovine. Poseban naglasak stavljen je na generiranje sintetičkih podataka i modeliranje povrata korištenjem neuronskih mreža. Evaluacija performansi modela pokazuje... Više njihovu učinkovitost u predviđanju kretanja cijena i volatilnosti na financijskim tržištima. Sakrij dio sažetka

Sažetak (engleski)

This thesis explores deep generative models and their application in asset pricing. Financial time series are analysed using various methods, such as autoregressive model, autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) models, and neural networks to predict future asset values. Special emphasis is placed on the generation of synthetic data and the modelling of returns using neural networks. The performance evaluation of the models demonstrates their effectiveness in forecasting... Više price movements and volatility in financial markets. Sakrij dio sažetka

• Ključne riječi: financijski vremenski nizovi; duboki generativni modeli; neuronske mreže; autoregresivni modeli; volatilnost; sintetički podaci
• Ključne riječi (engleski): financial time series; deep generative models; neural networks; autoregressive models; volatility; synthetic data
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:422259
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 22:19:17