ІТ-АНАЛІТИКА СЕГМЕНТУ ЛЕГКОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ ФОНДОВОГО РИНКУ

Андрій Сеник; Дарина Войціховська; Юлія Сеник

doi:10.36074/grail-of-science.20.03.2026.023

ІТ-АНАЛІТИКА СЕГМЕНТУ ЛЕГКОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ ФОНДОВОГО РИНКУ

Authors

Андрій Сеник Національний університет «Львівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-1614-512X
Дарина Войціховська Національний університет «Львівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0005-3646-1938
Юлія Сеник Національний Лісотехнічний університет України, Україна https://orcid.org/0000-0001-6524-4741

DOI:

https://doi.org/10.36074/grail-of-science.20.03.2026.023

Keywords:

менеджмент, аналіз даних, часові ряди, диверсифікація, візуалізація; ризик

Summary

Досліджено трансформацію сегмента легкої промисловості на фондовому ринку під впливом інструментів ІТ-аналітики. Визначено роль швидкості опрацювання даних у сучасних економічних формах та обґрунтовано необхідність систематизації зовнішніх чинників розвитку галузі засобами ІТ. Запропоновано методику оптимізації інвестиційного вибору, що базується на інтеграції класичного фінансового аналізу з інтелектуальною візуалізацією великих масивів даних. Здійснено порівняльний огляд BI-продуктів та обґрунтовано використання мови Ruby і фреймворку Ruby on Rails для розробки систем моніторингу історичних часових рядів. Доведено можливість створення ефективних інструментів аналізу та прогнозування фондового ринку індивідуальними інвесторами з обмеженим капіталом на основі загальнодоступного ПЗ. Практичну значущість роботи підтверджено апробацією методики на прикладі акцій лідерів світового сектору легкої промисловості та аналізом відповідних фондових індексів.

Downloads

PDF

Downloads

Download data is not yet available.

License

References

Barroso, M., & Laborda, J. (2022). Digital transformation and the emergence of the Fintech sector: Systematic literature review. Digital Business, 2(2), Article 100028. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100028 DOI: https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100028

Beran, J. (2017). Mathematical Foundations of Time Series Analysis: A Concise Introduction. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74380-6 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74380-6

Dyndyn, M., Senyk, Y., Kuryvchak, O., Senyk, A., Lishchynska, K., & Stepanyuk, O. (2025). Digital transformations of investment management in the financial sector. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series: Economic Sciences, 27(106), 3–9. https://doi.org/10.32718/nvlvet-e10601 DOI: https://doi.org/10.32718/nvlvet-e10601

Hughes, L., Seddon, J. M. J., & Dwivedi, Y. K. (2024). Disruptive change within financial technology: A methodological analysis of digital transformation challenges. Technological Forecasting and Social Change. https://doi.org/10.1177/02683962231219512 DOI: https://doi.org/10.1177/02683962231219512

Jowarder, R. A. (2024). Navigating digital transformation in financial services: Strategic management: Concepts and cases for sustainable growth and innovation. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 13(1), 319–329. https://doi.org/10.30574/wjaets.2024.13.1.0420 DOI: https://doi.org/10.30574/wjaets.2024.13.1.0420

Milovska, K. M., & Moroz, V. V. (2022). Wavelet analysis and forecasting of financial time series. Bulletin of NTU "KhPI". Series: Informatics and Modeling, (1-2), 117–127. https://doi.org/10.20998/2411-0558.2022.02.11 DOI: https://doi.org/10.20998/2411-0558.2022.02.11

Rezaee, Z., Aliabadi, S., Dorestani, A., & Rezaee, N. (2020). Application of time series models in business research: Correlation, association, causation. Sustainability, 12(12), 4833. https://doi.org/10.3390/su12124833 DOI: https://doi.org/10.3390/su12124833

Slassi-Sennou, S., & Elmouhib, S. (2025). Managing financial and operational risks through digital transformation: The mediating influence of information and communication technologies’ adoption and resistance to change. Journal of Risk and Financial Management, 18(3), 128. https://doi.org/10.3390/jrfm18030128 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm18030128

Stepanyuk, O., Senyk, Y., Lishchynska, K., Baluk, M., Senyk, A., & Yakubovska, A. (2025). Application of special data analysis methods for effective investment decision-making. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series: Economic Sciences, 27(105), 53–59. https://doi.org/10.32718/nvlvet-e10508 DOI: https://doi.org/10.32718/nvlvet-e10508

Stepanyuk, O., Senyk, Y., Smetaniak, R., Senyk, A., Lishchynska, K., & Ramskyi, I. (2024). Information recommendation system based on application of associative rules in business. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series: Economic Sciences, 26(104), 38–45. https://doi.org/10.32718/nvlvet-e10407 DOI: https://doi.org/10.32718/nvlvet-e10407

Xu, Z., Zhang, J., & Wang, J. (2020). Prediction research of financial time series based on deep learning. Soft Computing, 24, 8295–8312. https://doi.org/10.1007/s00500-020-04788-w DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-020-04788-w

Zaika, O. (2025). Digital transformation as a driver of financial sector development. International Science Journal of Management, Economics & Finance, 4(1), 23–30. https://doi.org/10.46299/j.isjmef.20250401.03 DOI: https://doi.org/10.46299/j.isjmef.20250401.03