Роль інтелектуального аналізу даних у підвищенні точності фінансового прогнозування

Abstract

Метою статті є дослідження ролі інтелектуального аналізу даних (Data Mining) у підвищенні точності фінансового прогнозування. Актуальність роботи зумовлена стрімким зростанням обсягів фінансових даних і необхідністю використання сучасних методів для їх обробки, аналізу та прогнозування в умовах динамічних змін економічного середовища. У роботі зосереджено увагу на аналізі основних принципів, методів та інструментів Data Mining, з’ясуванні його впливу на прогнозування фінансових трендів, а також визначенні основних проблем, пов’язаних з інтеграцією цих технологій у фінансову сферу. Для досягнення поставленої мети застосовано методи теоретичного аналізу літературних джерел, систематизації підходів до класифікації методів інтелектуального аналізу даних. У результатах дослідження зазначено, що інтелектуальний аналіз даних забезпечує нові можливості для обробки значних обсягів інформації, підвищення точності прогнозів та адаптації до динамічних умов ринку. Такі методи, як штучні нейронні мережі, дерева рішень і кластеризація, продемонстрували високу ефективність у виявленні закономірностей і прогнозуванні змін фінансових показників. Водночас дослідження виявило ключові проблеми, серед яких складність доступу до якісних даних, витрати на впровадження технологій та інтерпретація моделей, що функціонують як «чорна скринька». У висновках підкреслено, що інтелектуальний аналіз даних має суттєвий потенціал для підвищення точності фінансових прогнозів і створення конкурентних переваг. Однак для його ефективної інтеграції необхідно розв’язати питання доступності якісних даних, знизити витрати на впровадження та розробити методи спрощення інтерпретації моделей. Отримані результати сприятимуть розширенню практичного застосування Data Mining у фінансовій сфері та можуть бути підставою для подальших досліджень у цій галузі.