Risk management and marketing in the IT industry for course analysis and forecasting of commodity money
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-17-27Keywords:
risk management, marketing, prognostication, commodity money, machine learningAbstract
The article results in the development of an intelligent portal for analysing and forecasting the exchange rate of commodity money. This portal includes a comprehensive analysis of the commodity money market using advanced risk management and marketing technologies in the IT industry. The study used the scikit-learn, matplotlib, seaborn, yfinance, metrics libraries, as well as Prophet and Monte Carlo models. The choice of model is determined by the specific task and user requirements. Using the Prophet model allowed us to effectively predict the rate of a single asset, while the Monte Carlo model allowed us to assess risks and predict the value of an investment portfolio containing various assets.
References
Commodity money, what is it? [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://uk.economy-pedia.com/11032730-merchandise-money (access date 09/20/2023).
Skomorovich I. G. Theoretical-methodological analysis of the essence and structuring of the monetary system//Visnyk of the Lviv University. The series is economical. 2013. Issue 49. P. 280–287.
Kuzhelev M. O., Golovenko I. P. Conceptual foundations of the development of the monetary system in the modern economy//Scientific bulletin of National Technical University of Ukraine. 2016. Issue 26.6. P. 50–54.
Skomorovich I. G. Capitalization of banks as a prerequisite for saturation of the economy with money//Bulletin of the National University of Water Management and Nature Management. Economy. 2009. Issue 4. Part I. pp. 349–355.
Mishchenko V., Makhaeva O. Electronic money: concept, state of the Ukrainian market and development prospects//Banking. 2007. No. 3. P. 3–19.
Mishchenko S. Contradictions of modern monetary systems and ways to overcome them//Visnyk NBU. 2012. No. 8. P. 24–29.
Money and credit: Textbook. — 3rd ed., revision. and additional / M.I. Savluk, A.M. Moroz, M.F. Pukhovkina and others; In general ed. E. Savluka - K.: KNEU, 2002. - P. 598.
Skomorovich I. G. To the question of the functions of monetary systems//Economic theory: paradigm evolution and revolutionary hypotheses: materials of the international scientific and practical conference (Kyiv, March 27–28, 2015). Kyiv: DETUT, 2015. P. 138–139.
Streamlit Library [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://docs.streamlit.io (access date 09/12/2023).
Yevtukh O.T. The information essence of money through the prism of modern finance // Finances of Ukraine - 2003. - No. 7. - P. 3-8.
Reverchuk S., Skomorovych I., Sauers D. A. Monetary systems of Ukraine: past and present//Journal of Eastern European and Central Asian Research. Volume 3, Number 2, 2016. P. 22–35.
Fatych M. M., Skomorovych I. G.. Currency risks of the bank: types and management//Perspectives for the development of the economy of Ukraine: theory, methodology, practice: materials of the XV International. science and practice conf. (May 26–27, 2010), resp. ed. L. G. Lipych. Lutsk: Volyn. national University named after Lesi Ukrainka, 2010. P. 318–319.
Skomorovich I. G., Fatych M. M. Peculiarities of currency risk management in banks of Ukraine//Visnyk of Lviv University. The series is economical. 2010. Issue 44. P. 183–189.
The Ultimate Guide To Python Logging [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://khashtamov.com/en/ (access date 09/05/2023).
Zhengbing Hu, Sergii V. Mashtalir, Oleksii K. Tyshchenko, Mykhailo I. Stolbovyi, "Video Shots' Matching via Various Length of Multidimensional Time Sequences", International Journal of Intelligent Systems and Applications (IJISA), Vol.9, No .11, pp.10-16, 2017. DOI: 10.5815/ijisa.2017.11.02
Scikit-learn Machine Learning in Python [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://scikit-learn.org/stable/ (access date 07/12/2023).
Markdown Cheat Sheet [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://www.markdownguide.org/cheat-sheet/ (accessed 08/01/2023).
Plotly Open Source Graphing Library for Python [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://plotly.com/python/ (accessed 08/17/2023.
Downloads
-
pdf (Українська)
Downloads: 53
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
