УДК 338.24
4DOI: 10.36871/2618-9976.2024.08.005
Авторы
Олег Анатольевич Арзуманов,
Студент, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Унгвари Ласло,
Доктор экономических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия; Технический университет прикладных наук Вильдау, Вильдау, Германия
Тонни Майамбала Себбаггал,
Старший преподаватель, Университет Макерере, Кампала, Уганда
Аннотация
Настоящая статья посвящена разработке прогностической модели для оценки инвестиционного потенциала компаний в технологическом секторе. В контексте поступающего развития технологий и их влияния на экономический прогресс для инвесторов актуализируется задача выработки надежных рекомендаций для осуществления долгосрочных и среднесрочных инвестиций на фондовом рынке. Целью исследования является построение модели, основанной на методе случайного леса, способной классифицировать компании и на основе анализа данных определять их инвестиционный потенциал. Объект исследования – компании технологического сектора, предметом выступает прогнозирование их инвестиционного потенциала. Методы исследования включают в себя анализ финансовых показателей компаний, использование методов машинного обучения, таких как случайный лес, для построения прогностической модели, оценку точности и значимости моделей на основе различных метрик (точность, F1-Score и матрица ошибок). Полученные результаты позволяют выявить заслуживающие доверия компании с сильным фундаментом, что может помочь инвесторам в принятии обоснованных решений на фондовом рынке. В заключение подчеркивается значение выбранной модели для определения инвестиционного потенциала и возможности ее применения в других секторах экономики.
Ключевые слова
инвестиции
инвестиционный потенциал
технологический сектор
финансовый анализ
метод случайного леса
машинное обучение
F1-Score
матрица ошибок
прогнозирование
оценка компаний
фондовый рынок
