Paramos sistema investuotojui valiutų rinkoje

Disertacijoje nagrinėjamos investavimo valiutų rinkoje, naudojant dirbtinį intelektą, galimybes. Literatūros analizė atskleidė, kad vienu metu pasaulyje formavosi dvi skirtingos mokslinių tyrimų kryptys: universalioji dirbtinio intelekto teorija ir investicijų teorija. Pirmoji kryptis turėjo įtakos universalios prognozės galimybės teorijos atsiradimui, tai lėmė įvairių dirbtinio intelekto algoritmų ir jų sistemų sukūrimą. Antroji kryptis vystėsi kartu su racionalaus numatymo teorija, kuri padėjo pagrindus moderniosios portfelio teorijos atsiradimui. Šiame darbe siekiama susieti šias dvi mokslines kryptis valiutų rinkos prognozavimui. Pagrindinis disertacijos tikslas – sukurti investicinių sprendimų priėmimo paramos sistemą investuotojui valiutų rinkoje tikslingai pritaikant dirbtinio intelekto algoritmus ir moderniąją portfelio teoriją. Darbe sprendžiami pagrindiniai uždaviniai: suformuoti valiutų rinkos prognozavimo modelį dirbtinio intelekto algoritmų pagrindu, integruoti investicinio portfelio optimizavimo principus į prognozavimo modelį, empiriškai aprobuoti modelio efektyvumą ir patikimumą investuojant valiutų rinkoje. Finansų rinkų prognozavimui tikslingai pritaikius dirbtinio intelekto algoritmus ir į juos integravus moderniąją portfelio teoriją, sukurta patikima ir efektyvi paramos sistema investuotojui. Disertaciją sudaro įvadas, trys skyriai, bendrosios išvados, naudotos literatūros ir autoriaus publikacijų sąrašai. Įvadiniame skyriuje aptariama tiriamoji problema, darbo aktualumas, aprašomas tyrimų objektas, formuluojami darbo tikslas ir uždaviniai, aprašoma tyrimų metodika, darbo mokslinis naujumas, darbo praktinė reikšmė, ginamieji teiginiai. Pirmasis skyrius skirtas literatūros analizei, jame pateikti finansų rinkų būties ypatumai, procesų analizė, valdymo ir reguliavimo aspektai globalioje ekonomikoje, prognozavimo dirbtinio intelekto sistemomis analizė bei investicinių portfelių formavimo strategijų analizė. Antrajame skyriuje teikiamos teorinės dirbtinio intelekto sukūrimo prielaidos, Evolino RNN pritaikymo produktyviam sprendimui teoriniai pagrindai, investicinio portfelio teorijos principų taikymo galimybės. Trečiajame skyriuje pateikiama prognozavimo modelių architektūra, įvertinamas jų patikimumas. Atsižvelgiant į pelningumą ir rizikingumą, lyginamos įvairios investavimo strategijos. Disertacijos tema paskelbti 4 straipsniai: 2 – ISI Web of Science žurnaluose, 2 – kituose recenzuojamuose žurnaluose. Perskaityti 9 pranešimai tarptautinėse konferencijose iš jų: 2 – konferencijų medžiagose Thomson ISI Proceedings duomenų bazėje, 7 – recenzuojamose konferencijų medžiagose

Financial market prediction system with Evolino neural network and Delphi method

Use of artificial intelligence systems in forecasting financial markets requires a reliable and simple model that would ensure profitable growth. The model presented in the paper combines Evolino recurrent neural networks with orthogonal data inputs and the Delphi expert evaluation method for its investment portfolio decision making process. A statistical study demonstrates the reliability of the model and describes its accuracy. Capabilities of the model are demonstrated using a trading simulation

Military and demographic inter-linkages in the context of the Lithuanian sustainability

This paper aims at investigating military and demographic inter-linkages in the context of the Lithuanian sustainability. The investigation combines three important economic aspects such as demographic, military and sustainable development. The authors have revealed that demographic trends should be seen as a necessary conditions for ensuring the functioning of the military sector contributes to public security and sustainable development in general. Correlation and stepwise regression analysis, also Monte Carlo forecasting method have been applied for this purpose. Research results have revealed statistically significant interrelationship between military personnel as a share of total labour force and population growth rate, population median age, total fertility rate as well as birth rate. Moreover, Monte Carlo forecasting method allowed revealing for the next 10 years a steady slight increase in armed forces personnel, stable population growth rates, a rapid aging process and a slight decline of total fertility rate. Military and demographic estimations and future projections allow government to incorporate information into planning and sustainable development policy. The insights from this research may contribute to implementing the goals of sustainable development related to eradication of poverty, inequality, social exclusion, improvement in education, well-being and employment and tackling climate change

Investigation of gender differences in familiar portfolio choice

The prevailing assumption holds that investors include in their portfolios securities that they know well, are located near their place of residence, or align with their fields of interest. This article analyse familiarity in investment through gender perspective and their fields of interest. Women and men field of interest is defined by enabling online magazines’ article’s themes. The aim of this paper is to investigate gender-based behavioural differences in investment decisions – i.e. to define women’s and men’s fields of interests and value investment portfolios. Portfolios differ according to whether they are formed from securities that are consistent with women’s fields of interest, men’s fields of interest or both women’s and men’s fields of interest. Textual analysis was employed to identify men’s and women’s fields of interest. Investment portfolios were built using mean variance (MV) and Black–Litterman (BL) models. The analysis revealed that portfolios built from men’s fields of interests are more diversified than are portfolios built either from women’s fields of interests or from both men’s and women’s fields of interest. Analysing 12 portfolios’ efficiency revealed that women’s portfolio returns are more stable than are men’s. Moreover, the study demonstrated that time impacts investment portfolio returns to a greater extent than do gendered fields of interest. The article complements the existing knowledge about bias in investor familiarity, which results from differences in men’s and women’s fields of interest

Support system for speculation by exchange trades funds

The paper examines the possibilities of speculating in exchangetraded funds by using artificial intelligence. The main goal of the research is to create a support system for speculative decisionmaking for investors operating in exchange-traded funds market. The research will be based on the theoretical aspects of artificial intelligence and speculation of exchange-traded funds. The support system is developed on the basis of reinforcement learning, the methods of synthesis, concretization and generalization were used to create and detail the system, as well as the methods of mathematical-statistical analysis were used to process them. Successful application of the chosen methodology in the design of the support system has resulted in positive trade results. Successful research broadens the boundaries for usage of deep reinforcement learning, and provides a basis for further development of the support system for exchange-traded funds. The support system put in place will shorten the time between the occurrence of a trading signal and the decision of the investor, which will help to reduce the loss of potential profits. Article in Lithuanian. Paramos sistema spekuliavimui biržoje prekiaujamais fondais Santrauka Darbe yra nagrinėjamos spekuliavimo biržoje prekiaujamais fondais, naudojant dirbtinį intelektą, galimybės. Pagrindinis mokslinio tyrimo tikslas – remiantis dirbtinio intelekto bei biržoje prekiaujamų fondų spekuliavimo teoriniais aspektais, sukurti spekuliavimo sprendimų priėmimo paramos sistemą investuotojams, veikiantiems biržoje prekiaujamų fondų rinkoje. Paramos sistema yra kuriama remiantis sustiprintuoju mokymusi (angl. reinforcement learning), sistemai sudaryti ir detalizuoti buvo taikyti sintezės, konkretizavimo bei apibendrinimo metodai, taip pat, panaudojus susidarytą sistemą bei gavus rezultatus, jiems apdoroti taikyti matematinės-statistinės analizės metodai. Sėkmingai pritaikius pasirinktą metodologiją, sudarant paramos sistemą, buvo gauti teigiami prekybos rezultatai. Sėkmingas tyrimas išplečia giliojo sustiprintojo mokymosi taikymo suvokimo ribas bei sudaro pagrindą tolesniam biržoje prekiaujamų fondų paramos sistemos vystymui. Sudaryta paramos sistema sutrumpins sugaištamą laiką tarp prekybos signalo atsiradimo ir investuotojo sprendimo priėmimo, o tai padės sumažinti potencialaus pelno praradimą. Reikšminiai žodžiai: paramos sistema, biržoje prekiaujami fondai, spekuliavimas, dirbtinis intelektas, finansų rinka, sustiprintasis mokymasis, mašininis mokymasis

Investigation of digital retail companies financial performance using multiple criteria decision analysis

Digital retail (online retail or e-commerce) sector is continuously expanding its stake in the global economy each year. According to the statistics, online retail share of the total global retail sales takes approximately 11.9% in 2018 and is expected to reach 17.5% at the end of 2021. The same pattern of rapid growth was noticed more than 18 years ago when a burst of dot-com bubble crashed many of the internet-based online shopping companies. “Growth over profits” mentality and overestimated perception of the magnitude of online sales resulted in a superficial understanding of the business’ financial performance. Because of that, it is highly necessary to analyze and adequately evaluate the financial performance of digital retail companies. Thus, the purpose of this article is to investigate the top 4 digital retail companies’ financial performance by applying multiple criteria decision analysis (MCDA) TOPSIS and SAW methods to demonstrate that sales turnover is not the only and the prime measure to evaluate the successful company’s financial performance. Article in English. Skaitmeninės mažmeninės prekybos įmonių finansinės veiklos tyrimas taikant daugiakriterius sprendimų analizės metodus Santrauka Skaitmeninės mažmeninės prekybos (mažmeninė prekyba internetu arba elektroninė prekyba) vaidmuo pasaulio ekonomikoje kasmet didėja. Statistikos duomenimis, skaitmeninės mažmeninės prekybos dalis pasaulio mažmeninės prekybos sektoriuje 2018 m. siekė apie 11,9 %, o 2021 m. pabaigoje tikimasi, kad ji pasieks 17,5 %. Toks spartus augimas buvo pastebėtas ir daugiau nei prieš 18 metų, kai „dot-com“ burbulo sprogimas sužlugdė daugelį elektroninės prekybos įmonių. „Augimo per pelną“ mentalitetas ir pervertinta internetinės prekybos apimtis privedė prie paviršutiniško verslo finansinių rezultatų suvokimo. Būtent dėl šios priežasties yra itin svarbu tinkamai analizuoti bei įvertinti skaitmeninės mažmeninės prekybos įmonių finansinius rezultatus. Taigi šio straipsnio tikslas – ištirti 4 didžiausių skaitmeninės mažmeninės prekybos bendrovių finansinius rezultatus, taikant daugiakriterius sprendimų analizės (DSMA) TOPSIS ir SAW metodus, tam, kad būtų galima įrodyti, jog pardavimų apyvarta nėra vienintelis ir svarbiausias matas siekiant įvertinti sėkmingą įmonės finansinę veiklą. Reikšminiai žodžiai: finansiniai rezultatai, skaitmeninė mažmeninė prekyba, skaitmeninė transformacija, mažmeninė prekyba internetu, elektroninė prekyba, DSMA, TOPSIS metodas, SAW metodas

Valuation study of financial technology companies

Darbe iškelta problema – kaip identifikuoti nepatikimas Fintech įmones. Remiantis mokslinės literatūros šaltiniais, straipsnio pradžioje yra siekiama paaiškinti Fintech teorinę sampratą, apibūdinant Fintech raidą, įvertinant Fintech poveikį šalies finansų sektoriui, tuomet siekiama įvardinti galimas rizikas, kurias gali kelti nepatikimos Fintech įmonės. Problemai išspręsti yra siekiama sukurti Fintech įmonių vertinimo metodą. Šiam tikslui įvykdyti surinkti viešai prieinami duomenys apie Fintech įmones, suklasifikuoti į rodiklius. Suformuota vertinimo tyrimo metodologija, tyrimui taikomi mokslinės literatūros analizės, duomenų analizės, sisteminimo, matematinės ir statistinės analizės metodai. Tyrimo objektas – Lietuvoje veiklą vykdančios Fintech įmonės. Remiantis nustatytais rodikliais ir tyrimo rezultatais siekiama atlikti pasirinktų Fintech įmonių vertinimą ir patikrinti gautus rezultatus.This master thesis raises an issue – how to identify unreliable Fintech companies. Theoretical concept of Fintech and its development will be clarified at the beginning of the thesis, the impact of Fintech on the country’s financial sector will be evaluated, potential risks posed by unreliable Fintech companies will be defined. In order to solve the issue, an assessment method for Fintech companies will be created. Publicly available data on Fintech companies will be collected, in order to achieve the purpose and then results will be classified into indicators. The assessment research methodology will be formed, scientific literature analysis, data analysis, methods of systematization, mathematical and statistical analysis are used for this research. The object of the entire research – Fintech companies operating in Lithuania. Based on the established indicators and research results the aim is set to carry out an assessment of the selected Fintech companies, to check and evaluate the obtained results

Impact of the European Payment Index on key macroeconomic and social indicators of a country

The EPI (European Payment Index) reflects the debt risk of corporations in each EU country. This index is widely used for evaluation of the ability of a business to settle with market participants. This article seeks to identify the impact of the EPI on national macroeconomic and social indicators in order to assess the impact made by late payments among business units on the economy of Lithuania. The findings reveal the macroeconomic and social indicators that are most affected by the EPI. Correlation and regression analysis helps to find causal relationships and allows the risks of financial processes in enterprises to be assessed; to reform the national tax system responsibly; and to find appropriate financial instruments to manage late payment threats