| - Головна»
- Факультети та інститути»
- Інститут інформаційних технологій в економіці»
- Кафедри»
- Кафедра математичного моделювання та статистики»
- Викладачі»
- Даценко Наталія Володимирівна
Даценко Наталія Володимирівна
| Кафедра: |
Кафедра математичного моделювання та статистики |
| Посада: |
доцент |
| Вчене звання: |
немає |
| Науковий ступінь: |
кандидат економічних наук |
| Стаж роботи: |
14 років |
| Біографія: |
|
|
Випускниця факультету Інформаційних систем і технологій КНЕУ, який закінчила у 2007 році, отримавши диплом магістра за спеціальністю “Системний аналіз і моделювання економічних процесів”. Тема магістерського диплому “ Теорія хаосу як інструмент моделювання еволюції економічних систем”.
Має досвід викладання дисциплін кафедри «Моделювання економіки», «Синергетична економіка», «Економіко-математичне моделювання», «Математичне моделювання в обліково-управлінській діяльності», «Економічна кібернетика», «Теорія економічного ризику», «Прикладне моделювання», «BigData аналітика», «BigData в економічних дослідженнях».
У 2019 р. захистила дисертацію на тему «Система моделей оцінювання та прогнозування інноваційних фінансових інструментів (на прикладі криптовалют)» та отримала науковий ступінь кандидата економічних наук / доктора філософії PhD за спеціальністю 08.00.11 «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці».
|
| Кафедра: |
Кафедра математичного моделювання та статистики |
| Посада: |
доцент |
| Вчене звання: |
немає |
| Науковий ступінь: |
кандидат економічних наук |
| Стаж роботи: |
14 років |
| Біографія: |
|
|
Випускниця факультету Інформаційних систем і технологій КНЕУ, який закінчила у 2007 році, отримавши диплом магістра за спеціальністю “Системний аналіз і моделювання економічних процесів”. Тема магістерського диплому “ Теорія хаосу як інструмент моделювання еволюції економічних систем”.
Має досвід викладання дисциплін кафедри «Моделювання економіки», «Синергетична економіка», «Економіко-математичне моделювання», «Математичне моделювання в обліково-управлінській діяльності», «Економічна кібернетика», «Теорія економічного ризику», «Прикладне моделювання», «BigData аналітика», «BigData в економічних дослідженнях».
У 2019 р. захистила дисертацію на тему «Система моделей оцінювання та прогнозування інноваційних фінансових інструментів (на прикладі криптовалют)» та отримала науковий ступінь кандидата економічних наук / доктора філософії PhD за спеціальністю 08.00.11 «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці».
|
| Кафедра: |
Кафедра математичного моделювання та статистики |
| Напрямки наукових досліджень: |
Дослідження, побудова моделей та прогнозування інноваційних фінансових інструментів, зокрема криптовалют. Вивчення підходів і алгоритмів Machine Learning, технологій Big Data та їх практичне застосування при розв’язанні реальних економічних задач.
|
| Завантажено файлів: |
0 |
| Публікації: |
- Публікації за останні 5 років;
-
Даценко Н. В. Моделювання процесу оцінки ефективності підприємств малого та середнього бізнесу / Н.В. Даценко, А. В. Бєгун, Ю.В.Ігнатова, Н.В. Рудик // Моделювання та інформаційні системи в економіці. Збір. наук. праць. Випуск 93. – Київ: КНЕУ, 2017. – С. 91-110. (0,7 друк. арк., особисто автору – 0,5 друк. арк., проведено аналіз часового ряду даних та прогнозування на основі декомпозиції і авторегресійних моделей.)
-
Даценко Н.В. Моделювання потенціалу малих інноваційних підприємств / Н.В. Даценко, Ю.В. Ігнатова, Є.А. Поліщук// Наук. журнал «ІНВЕСТИЦІЇ: практика та досвід». – Чорноморський держ. ун-т імені Петра Могили, 2017. - №1 (січень 2017). – С. 23-28. – (1,2 друк арк., особисто автору – 0,7 друк. арк., перевірка даних до відповідності закону розподілу та моделювання з використанням інструментарію імітаційного моделювання.)
-
Datsenko N.V. Several method sforevaluatingtheinvestmentattractivenessorsmallinnovationenterprises/ N.V. Datsenko, Iu.V. Ignatova, N.V.Rudyk// Наук. журнал «Бізнес Інформ». - №4 (471) – Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України – Харків, 2017. – С. 171-177. – (1,2 друк арк., особисто автору – 0,8 друк. арк., розроблено процедуру використання інструментарію дескриптивної статистики та імітаційного моделювання)
-
Даценко Н.В. Аналіз фрактальних властивостей часових рядів криптовалют / Н.В. Даценко // Сучасні інформаційні технології та системи в управлінні. Матеріали 1-ї міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених, аспірантів і студентів. 19 – 20 квітня 2018 р. -К.: КНЕУ, 2018.
-
Даценко Н.В. Криптовалюти -локомотив цифрової економіки, чи чергова «фінансова бульбашка»? / Н.В. Даценко, В.Д. Дербенцев, Ю.В. Ігнатова // Фінансово-кредитне забезпечення інноваційної діяльності малого та середнього бізнесу: монографія/ за заг. ред. Диби М.І. - КНЕУ, Київ, 2018 - 20 д. а.
-
N. Datsenko, Derbentsev V. O. Stepanenko and V. Bezkorovainyi. Forecasting Cryptocurrency Prices Time Series Using Machine Learning. CEUR Workshop Proceedings. 2019, Vol. 2422. P. 320-334. (Index Scopus)
-
V. Derbentsev, A. Matviychuk, N. Datsenko, V. Bezkorovainyi, A. Azaryan. Machine learning approaches for financial time series forecasting // CEUR Workshop Proceedings. – 2020. – Vol. 2713. – P. 434-450. (Index Scopus).
-
Н.В. Даценко, В.Д.Дербенцев, Г.І.Великоіваненко. Застосування методів машинного навчання до прогнозування часових рядів криптовалют//Науково-аналітичний журнал «НЕЙРО-НЕЧІТКІ ТЕХНОЛОГІЇ МОДЕЛЮВАННЯ В ЕКОНОМІЦІ». 2019 р. №8. С.65-93. Режим доступу: http://nfmte.com/assets/journal/8/Neuro-Fuzzy_8.pdf
-
N. Datsenko, Y. Polishchuk, A. Ivashchenko. The system of simultaneous equations in regional economic potential assessment within smart specialisation framework. CEURWorkshopProceedings, 2020, Vol2740. стр. 392-399. IndexScopus. Режим доступу: http://ceur-ws.org/Vol-2740/20200392.pdf
-
N. Datsenko V. Derbentsev, V.Babenko, O. Pushko, O. Pursky. Forecasting Cryptocurrency Prices Using Ensembles-Based Machine Learning Approach. 2020 IEEE International Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2020 - Proceedingsthis (link is disabled, 2021), pp. 707–712, 9468090. Режим доступу: https://ieeexplore.ieee.org/document/9468090 Index Scopus
|
|