prikaz prve stranice dokumenta Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 1.21 MB
diplomski rad
Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja
Diplomski rad
2024. urn:nbn:hr:145:130760
Iljić, Luka
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Ekonomski fakultet u Osijeku
Katedra za kvantitativne metode i informatiku

Citirajte ovaj rad

Iljić, L. (2024). Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760

Iljić, Luka. "Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760

Iljić, Luka. "Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760

Iljić, L. (2024). 'Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, citirano: 22.01.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760

Iljić L. Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku; 2024 [pristupljeno 22.01.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760

L. Iljić, "Model za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:130760
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovModel za predviđanje cijena dionica pomoću metoda strojnog učenja : Diplomski rad
Naslov (engleski)A model for forecasting stock prices using machine learning methods : Graduate paper
AutorLuka Iljić
MentorDomagoj Ševerdija (mentor)
MentorAdela Has (komentor)
Član povjerenstvaMartina Briš (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Ševerdija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDario Šebalj (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Ekonomski fakultet u Osijeku
(Katedra za kvantitativne metode i informatiku)
Osijek
Datum i država obrane2024-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Ekonomija
Poslovna informatika
Sažetak
Umjetna inteligencija je pojam koji se sve češće spominje u zadnjih desetak godina, gotovo da ne postoji osoba koja nije čula ili se pak susrela s tim pojmom. U posljednje vrijeme sve se više daje na važnosti umjetnoj inteligenciji i njenom razvoju. U razvoju umjetne inteligencije važnu ulogu ima strojno učenje. Metode strojnog učenja se uveliko primjenjuju u raznim područjima poznatima čovjeku. Od primjene u medicini, obrazovanju, proizvodnji pa sve do zabavne industrije. Tako se umjetna inteligencija učestalo koristi u brojnim ekonomskim područjima, npr. za predviđanje rizika, predviđanje cijena određenih proizvoda, predviđanje cijena dionica i slično. Zato se moderna i tehnološki orijentirana poduzeća uvelike okreću primjeni i unaprjeđenju umjetne inteligencije kako bi što brže i efikasnije predvidjele i minimizirale rizike, te lakše prepoznale prilike koje se pružaju u okolini koja svakim danom postaje sve dinamičnija. U ovom radu bit će prikazan povijesni razvoj strojnog učenja, metode koje se koriste i duboko učenje. Zatim će biti objašnjene metode strojnog učenja poput logičke regresije, neuronskih mreža i k-najbližih susjeda, te će se na temelju dobivenih rezultata pokušati utvrditi koja metoda je najbolja za predviđanje cijena dionica. Analiza i modeliranje će biti izvršeni uz pomoć programskog alata Python.
Sažetak (engleski)
Artificial intelligence is a term that has been mentioned more and more often in the last ten years, there is hardly a person who has not heard or encountered this term. Recently, more and more attention has been given to artificial intelligence and its development. Machine learning plays an important role in the development of artificial intelligence. Machine learning methods are widely applied in various fields known to man. From application in medicine, education, production to the entertainment industry. Thus, artificial intelligence is often used in a number of economic fields, for example, for predicting risks, predicting the prices of certain products, predicting stock prices, and the like. That is why modern and technologically oriented companies are largely turning to the application and improvement of artificial intelligence in order to predict and minimize risks as quickly and efficiently as possible, and to more easily recognize the opportunities offered in an environment that is becoming more and more dynamic every day. In this paper, the historical development of machine learning, the methods used and deep learning will be presented. Then, machine learning methods such as logical regression, neural networks and k-nearest neighbors will be explained, and based on the obtained results, an attempt will be made to determine which method is the best for predicting stock prices. Analysis and modeling of the project will be performed with the help of the Python programming tool.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:145:130760
Studijski programNaziv: Poslovna ekonomija; smjerovi: Financijski menadžment, Menadžment, Poduzetništvo i inovativnost, Marketing, Poslovna informatika, Upravljanje opskrbnim lancem
Smjer: Poslovna informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar /magistra ekonomije (univ. mag. oec.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2025-01-22 13:08:09