Andmeanalüütika dispositsiooniefekti hindamiseks

Nimi
Tõnn Talpsepp
Kokkuvõte
Käesoleva magistritöö eesmärgiks on disainida andmeait ning luua andmete muundamise ning tunnusehõive protseduurid mis aitaks salvestada ja transformeerida aktsiaturu tehinguandmed kujule hindamaks dispositsiooniefekti. Dispositsiooniefekt on tõenäosuslik mõõdik, mis kirjeldab investorite käitumist ning mida hinnatakse kasutades aktsiaturu tehinguandmestikke. Käesolevas luuakse nõuded tunnushõive teostamiseks, vajalikud andmemudelid, antakse ülevaade detailsest füüsilisest andmestruktuurist, mis on rakendatud kasutades relatsioonilist andmebaasimootorit. Töös arendatakse andmete transformeerimise protseduurid, mis hõlmavad andmete genereerimist ning finantsarvutuste algoritme. Vastavad protseduurid on kirjutatud Java programmeerimiskeeles. Andmete transformeerimise protseduurid võimaldavad genereerida andmeid loodud andmeaida faktitabeli täitmise jaoks ning teha vajalikke arvutusi dimensioonitabelite andmete leidmiseks. Töös viiakse läbi simulatsioonid, mille käigus genereeritakse üle 300 miljoni andmerea aktsiatehingute kohta faktitabelisse, kasutades hüpoteetilisi stop-loss tehingukorraldusi. Simulatsioonitulemuste analüüs näitab, et töös väljapakutud andmemudelid ja nende realisatsioon on seatud ülesande jaoks sobiv; väljatöötatud andmete genereerimise protseduurid ning arvutused töötavad vastavalt ootustele ning võimaldavad saada uut väärtuslikku informatsiooni dispositsiooniefekti kohta.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Rajesh Sharma
Kaitsmise aasta
2022
 
PDF