title: IBM Watson Analytics vs. Conventional Econometrical Software: A comparative analysis of suitability for financial sector
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Яблонский Сергей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Файзуллов Ильяс Рафисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Faizullov Ilias
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат технических наук, доцент С.А. Яблонский
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Engineering, Associate Professor S.A. Yablonsky
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:21:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:21:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 024827
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/5041
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Большие данные влияют на многие сферы бизнеса, в том числ и на торговые операции на фондовом рынке. Стандартные статистические пакеты не способны эффективно обрабатывать огромные объемы данных, поступающие из разных источников в разных форматах. Решение этой проблемы - аналитические платформы. В данной работе был применен метод аналитического иерархического процесса для определения наиболее предпочтительной аналитической платформы для прогнозирования фондового рынка. В результате применения данного метода, была определена такая платформа - IBM Watson. Далее, было проведено эмпирическое сравнение возможностей IBM Watson и стандартных эконометрических моделей прогнозирования фондового рынка.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The rise of the Big Data has affected many spheres of business, including trading. Conventional statistical and econometrical packages are not capable of dealing with the huge amounts of data, coming from different sources and in different formats. The solution of the problem are advanced analytical platforms. In this study, Analytical Hierarchy method is applied in order to create a ranking of advanced analytical platforms. The result of the AHP has shown that IBM Watson is a better fit for the purposes of stock market forecasing. Next, an empirical study was conducted. Its purpuse was to assess the ability of IBM Wason to generate stock prices forecasts. The results has demonstrated that IBM Watson is capable of outperforming standard econometric models.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Предсказательная аналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Аналитические платформы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование фондового рынка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Big Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Predictive Analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Analytical Platforms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stock market forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: IBM Watson Analytics vs. Conventional Econometrical Software: A comparative analysis of suitability for financial sector
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: IBM Watson Analytics и стандартные экономические пакеты: сравнительный анализ пригодности для финансового сектора
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_final_(Fayzullov)_.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5041/1/Master_Thesis_final_%28Fayzullov%29_.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,31 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_Advisor_otzyv_Ilias_Faizullov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5041/2/reviewSV_Scientific_Advisor_otzyv_Ilias_Faizullov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 706,48 kB
resources.filename: reviewSV_Reviewer_recenziya_Fajzullov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5041/5/reviewSV_Reviewer_recenziya_Fajzullov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 491,11 kB
resources.filename: reviewSV_Fajzullov_IF_mag_rec.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5041/6/reviewSV_Fajzullov_IF_mag_rec.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 80,5 kB
resources.filename: reviewSV_Fajzullov_IF.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5041/7/reviewSV_Fajzullov_IF.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 80,5 kB