logo logo
Українською English

Вхід

Логін
Пароль
Зареєструватися 

Корисні посилання

tntu logo
tntu logo

tntu logo
tntu logo
 
GoogleScholarLogo
 
 
logo


Інформаційна система підтримки динамічної диверсифікації інвестиційного фінансування

НазваІнформаційна система підтримки динамічної диверсифікації інвестиційного фінансування
Назва англійськоюInformation system supporting dynamic diversification of investment financing
АвториМанзій О., Сеник А., Іваник І., Степанюк О., Сеник Ю.
Принадлежність Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С. З. Ґжицького, Львів, Україна Інститут прикладних проблем механіки і математики імені Я. С. Підстригача НАН України, Львів, Україна
Бібліографічний описМанзій О., Сеник А., Іваник І., Степанюк О., Сеник Ю. Інформаційна система підтримки динамічної диверсифікації інвестиційного фінансування. Галицький економічний вісник. 2022. Том 77. № 4. С. 33-44.
Bibliographic description (trans):Manziy O., Senyk A., Ivanyk I., Stepanyuk O. and Senyk Yu. (2022). Information system supporting dynamic diversification of investment financing. Galician economic journal, vol. 77, no 4, pp. 33-44.
Bibliographic description:Manziy O., Senyk A., Ivanyk I., Stepanyuk O. and Senyk Yu. (2022). Information system supporting dynamic diversification of investment financing. Galician economic journal, vol. 77, no 4, pp. 33-44.
UDC:

330.322.1 (004.413.4)

DOI https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.04.033
Ключові слова

аналіз даних, диверсифікація, візуалізація, ризик, інвестиції, Salesforce.

Короткий опис

Запропоновано проєкт інформаційної системи для ефективного вибору напрямків фінансових інвестицій шляхом візуалізації доступних у мережі Інтернет даних про наявність та вартість активів. Використання візуалізації дозволяє представити інформацію стисло та лаконічно й узагальнювати статистичні і аналітичні дані. Здійснено огляд та аналіз провідних спеціалізованих програмних продуктів для візуалізації даних та бізнес-аналітики, що використовуються для аналізу великих обсягів даних. Основним програмним продуктом для реалізації ідеї обрано CRM Salesforce, яка має широкі можливості застосування вбудованих методів візуалізації та прогнозування. За допомогою CRM Salesforce реалізовано проєкт інформаційної системи для прогнозування руху інвестицій на фінансовому ринку в різних часових проміжках, що дозволяє підтримати динамічну диверсифікацію набору фінансових активів. Докладно описано функціональні можливості створеної інформаційної системи, проілюстровано її використання для аналізу та прогнозування, при підтримці динамічної диверсифікації, процесу інвестування з метою отримання оптимального у вибраний часовий проміжок набору фінансових активів. З метою практичного дослідження ситуації на ринку інвестицій увага зосереджена на візуальному прогнозуванні динаміки активів і вивченню переваг диверсифікації й вибору найменувань та кількості цінних паперів у портфелі. Запропоновано використати створену інформаційну систему як консультативний інструмент окремим непрофесійним або малодосвідченим інвесторам з низькою фінансовою стійкістю. Проведений аналіз також дозволяє вважати, що ключем до досягнення довготермінового зростання є інвестування в широкий спектр активів і використання динамічного підходу до розподілу активів. При використанні обмеженого набору активів і жорсткого обмеження на диверсифікацію, результати показують, що застосування подібних інформаційних систем є ефективним та прибутковим. Запропоноване формування портфеля на основі кількості з обмеженням може бути застосоване до будь-якого набору потенційних активів і його можна використовувати для формування та аналізу портфелів у певних секторах або галузях.

ISSN:2409-8892
Перелік літератури
  1. Wu, Guoqiang. (2020). Computer Finance Management System Innovation Thinking. Journal of Physics: Conference Series. 1486. 052025. URL: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1486/5/052025.
  2. Maubarak Aljubori, Ihsan. (2022). The role of management information systems in investment and financing decisions,an applied study on banks. American Journal of Economics and Business Management. Р. 46–55.
  3. V. D. Ta, C. M. Liu and D. A. Tadesse, Portfolio optimization-based stock predictionusing long-short term memory network in quantitative trading, Applied Sciences 10 (2020) 437. URL: https://doi.org/10.3390/ app10020437.
  4. T. Stoilov, How to integrate complex optimal data processing in information services ininternet, in Proc. 20th Int. Conf. Computer Systems and Technologies. ACM DigitalLibrary. 2019. P. 19–30. URL: https:// doi.org/10.1145/3345252.3345254.
  5. Bielienkova O. (2021). Аlgorithm of diversification management of the enterprise activity. Ways to Improve Construction Efficiency. 2 (47). Р. 132–144. URL: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2021.47 (2).132-144.
  6. Delpini D, Battiston S, Caldarelli G, Riccaboni M (2019) Systemic risk from investment similarities. PLoS ONE 14(5): e0217141. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217141.
  7. Canh, N., Binh, N. and Thanh, S. (2019) Cryptocurrencies and Investment Diversification: Empirical Evidence from Seven Largest Cryptocurrencies. Theoretical Economics Letters. 9. Р. 431–452. URL: https: //doi.org/10.4236/tel.2019.93031.
  8. X. Huang and X. Wang, Portfolio investment with options based on uncertainty theory,International Journal of Information Technology & Decision Making. 18. 2019. Р. 929–952. URL: https://doi.org/10.1142/ S0219622019500159.
  9. M. García-Galicia, A. A. Carsteanu and J. B. Clempner, Continuous-time mean varianceportfolio with transaction costs: A proximal approach involving time penalization, International Journal of General Systems. 48 (2). 2019. Р. 91–111. URL: https://doi: 10.1080/03081079.2018. 1522306.
  10. F. Wen, L. Xu, G. Ouyang and G. Kou, Retail investor attention and stock price crashrisk: Evidence from China. Journal of International Review of Financial Analysis. 65. 2019. Р. 1–15, URL: https://doi.org/ 10.1016/j.irfa.2019.101376.
  11. G. Kou, Ö. Akdeniz, H. Dinçer and S. Yüksel, Fintech investments in European banks: Ahybrid IT2 fuzzy multidimensional decision-making approach, Journal of Financial Innovation. 7 (39). 2021. Р. 1–28. URL: https://doi.org/10.1186/s40854-021-00256-y.
  12. Mulvey, J. M., & Zenios, S. A. (1994). Dynamic Diversification of Fixed Income Portfolios. Financial Analysts Journal. 50 (1). Р. 30–38. URL: http://www.jstor.org/stable/4479710.
  13. Berman, Yonatan and Berman, Ron, The Impact of Time Horizon on the Effect of Diversification (May 21, 2017). URL: https://ssrn.com/abstract=2971765 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2971765.
  14. Wei Zhou, Wenqiang Zhu, Yan Chen & Jin Chen (2022) Dynamic changes and multi-dimensional evolution of portfolio optimization, Economic Research-Ekonomska Istraživanja. 35:1. Р. 1431–1456, URL: https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968308.
  15. Senyk A, Manziy O, Futryk Y, Stepanyuk O, Senyk Y. Information system supporting decision-making processes for forming of securities portfolio. Journal of Lviv polytechnic national university. «Information systems and networks». SISN. 2022. Volume 11. P. 39–55. URL: https://doi.org/10.23939/sisn2022. 11.039.
  16. Yu, Johan. Salesforce Lightning Reporting and Dashboards. 1st ed. Packt Publishing, 2017. Web. 25 Sept. 2021.
  17. H. Markowitz, Portfolio selection, Journal of Finance. 7 (1). 1952. Р. 77–91. URL: https://doi.org/10.1111/ j.1540-6261.1952.tb01525.x
  18. Rudenko, O. (2012), «Formation of a portfolio of investments». URL: http://www.nbuv.gov.ua/portal/ chem_biol/Vsnau/FiK/20101/57Rudenko_O.pdf. (accessed: 05 Feb 2018).
References:

1.     Wu, Guoqiang. (2020). Computer Finance Management System Innovation Thinking. Journal of Physics: Conference Series. 1486. 052025. URL: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1486/5/052025.

2.     Maubarak Aljubori, Ihsan. (2022). The role of management information systems in investment and financing decisions,an applied study on banks. American Journal of Economics and Business Management. Р. 46–55.

3.     V. D. Ta, C. M. Liu and D. A. Tadesse, Portfolio optimization-based stock predictionusing long-short term memory network in quantitative trading, Applied Sciences 10 (2020) 437. URL: https://doi.org/10.3390/ app10020437.

4.     T. Stoilov, How to integrate complex optimal data processing in information services ininternet, in Proc. 20th Int. Conf. Computer Systems and Technologies. ACM DigitalLibrary. 2019. P. 19–30. URL: https:// doi.org/10.1145/3345252.3345254.

5.     Bielienkova O. (2021). Аlgorithm of diversification management of the enterprise activity. Ways to Improve Construction Efficiency. 2 (47). Р. 132–144. URL: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2021.47 (2).132-144.

6.     Delpini D, Battiston S, Caldarelli G, Riccaboni M (2019) Systemic risk from investment similarities. PLoS ONE 14(5): e0217141. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217141.

7.     Canh, N., Binh, N. and Thanh, S. (2019) Cryptocurrencies and Investment Diversification: Empirical Evidence from Seven Largest Cryptocurrencies. Theoretical Economics Letters. 9. Р. 431–452. URL: https: //doi.org/10.4236/tel.2019.93031.

8.     X. Huang and X. Wang, Portfolio investment with options based on uncertainty theory,International Journal of Information Technology & Decision Making. 18. 2019. Р. 929–952. URL: https://doi.org/10.1142/ S0219622019500159.

9.     M. García-Galicia, A. A. Carsteanu and J. B. Clempner, Continuous-time mean varianceportfolio with transaction costs: A proximal approach involving time penalization, International Journal of General Systems. 48 (2). 2019. Р. 91–111. URL: https://doi: 10.1080/03081079.2018. 1522306.

10. F. Wen, L. Xu, G. Ouyang and G. Kou, Retail investor attention and stock price crashrisk: Evidence from China. Journal of International Review of Financial Analysis. 65. 2019. Р. 1–15, URL: https://doi.org/ 10.1016/j.irfa.2019.101376.

11. G. Kou, Ö. Akdeniz, H. Dinçer and S. Yüksel, Fintech investments in European banks: Ahybrid IT2 fuzzy multidimensional decision-making approach, Journal of Financial Innovation. 7 (39). 2021. Р. 1–28. URL: https://doi.org/10.1186/s40854-021-00256-y.

12. Mulvey, J. M., & Zenios, S. A. (1994). Dynamic Diversification of Fixed Income Portfolios. Financial Analysts Journal. 50 (1). Р. 30–38. URL: http://www.jstor.org/stable/4479710.

13. Berman, Yonatan and Berman, Ron, The Impact of Time Horizon on the Effect of Diversification (May 21, 2017). URL: https://ssrn.com/abstract=2971765 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2971765.

14. Wei Zhou, Wenqiang Zhu, Yan Chen & Jin Chen (2022) Dynamic changes and multi-dimensional evolution of portfolio optimization, Economic Research-Ekonomska Istraživanja. 35:1. Р. 1431–1456, URL: https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968308.

15. Senyk A, Manziy O, Futryk Y, Stepanyuk O, Senyk Y. Information system supporting decision-making processes for forming of securities portfolio. Journal of Lviv polytechnic national university. «Information systems and networks». SISN. 2022. Volume 11. P. 39–55. URL: https://doi.org/10.23939/sisn2022. 11.039.

16. Yu, Johan. Salesforce Lightning Reporting and Dashboards. 1st ed. Packt Publishing, 2017. Web. 25 Sept. 2021.

17. H. Markowitz, Portfolio selection, Journal of Finance. 7 (1). 1952. Р. 77–91. URL: https://doi.org/10.1111/ j.1540-6261.1952.tb01525.x

18. Rudenko, O. (2012), «Formation of a portfolio of investments». URL: http://www.nbuv.gov.ua/portal/ chem_biol/Vsnau/FiK/20101/57Rudenko_O.pdf. (accessed: 05 Feb 2018).

Завантажити

Всі права захищено © 2019. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя.