Εντοπισμός Ακραίων Τιμών σε Σύνολα Οικονομικών / Χρηματοοικονομικών Δεδομένων
Creators: name: Κωνσταντινίδης, Ιωακείμ Ιορδάνη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ακραία Τιμή
Οικονομικά Δεδομένα
Χρηματοοικονομικά Δεδομένα
Outlier Detection
Economic Data
Financial Data

description: Ο εντοπισμός ακραίων τιμών σε σύνολα με οικονομικά ή χρηματοοικονομικά δεδομένα είναι αρκετά σημαντικός και έχει πολλές εφαρμογές όπως η ασφάλεια των συναλλαγών, ο εντοπισμός απάτης, κλπ. Στόχος της εργασίας αυτής είναι η υλοποίηση βασικών αλγορίθμων και μεθόδων εντοπισμού ακραίων τιμών σε σύνολα οικονομικών και χρηματοοικονομικών δεδομένων τα οποία είναι αποθηκευμένα σε βάσεις δεδομένων, καθώς και η πειραματική μελέτη της αποτελεσματικότητας τους και της υπολογιστικής τους απόδοσης. Κατά την υλοποίηση θα χρησιμοποιηθούν και έτοιμες βιβλιοθήκες γλωσσών προγραμματισμού ή διαθέσιμα λογισμικά. Συγκεκριμένα η μελέτη θα εστιάσει σε 4 ξεχωριστές μεθόδους, εκ των οποίων οι 2 θα είναι στατιστικής φύσης και οι άλλες 2 θα αφορούν πιο προηγμένους τρόπους υπολογισμού και παραγωγής αποτελεσμάτων. Θα γίνει ανάλυση στα 2 βασικότερα οικονομικά μεγέθη, δηλαδή το ΑΕΠ και τον Πληθωρισμό, για διάφορες περιπτώσεις χωρών ενώ θα πραγματοποιηθεί ανάλυση και στις τιμές κλεισίματος μερικών εκ των σπουδαιότερων χρηματοοικονομικών δεικτών παγκοσμίως. Πριν τον πειραματισμό και την διεξοδική ανάλυση των αποτελεσμάτων, θα προηγηθεί μία σύνοψη της βασικής βιβλιογραφίας που υπάρχει πάνω στο συγκεκριμένο γνωστικό αντικείμενο, ενώ θα ακολουθήσει και λεπτομερής επεξήγηση της μεθοδολογίας. Αξίζει μάλιστα να αναφερθεί ότι θα υπάρχει και μία ξεχωριστή ενότητα αφιερωμένη στις βασικές έννοιες του κειμένου, στην οποία μπορεί να ανατρέχει ο αναγνώστης όποτε επιθυμεί. Τέλος η εργασία θα κλείσει με τον σχολιασμό των σημαντικότερων ευρημάτων και τις μελλοντικές προτάσεις έρευνας.
description: Outlier detection in economic or financial data sets is quite important and has many applications such as transaction security, fraud detection, etc. The aim of this work is to implement basic algorithms and methods for outlier detection in economic and financial data sets which are stored in databases, as well as the experimental study of their effectiveness and computational efficiency. During the implementation, ready-made programming language libraries or available software will also be used. In particular, the study will focus on 4 separate methods, of which 2 will be statistical in nature and the other 2 will involve more advanced methods of calculation and production of results. An analysis will be made on the two most important economic indicators, i.e. GDP and Inflation, for various country cases, and on the closing prices of some of the most important financial indicators in the world. Before the experimentation and the thorough analysis of the results, there will be a summary of the basic literature on the specific subject, followed by a detailed explanation of the methodology. It is even worth mentioning that there will also be a separate section dedicated to the basic concepts of the text, to which the reader can refer whenever he wishes. Finally, the paper will conclude with commentary on the most important findings and future research proposals.