Show simple item record

dc.contributor.advisorLeitāne, Līga
dc.contributor.authorPurvinskis, Emīls
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Ekonomikas un sociālo zinātņu fakultāte
dc.date.accessioned2025-06-26T01:04:00Z
dc.date.available2025-06-26T01:04:00Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.other109841
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/70500
dc.description.abstractPēdējos gados strauji attīstās tehnoloģijas, kas būtiski ietekmē finanšu tirgus darbību un investīciju pārvaldību. Viena no nozīmīgākajām inovācijām ir mākslīgā intelekta izmantošana aktīvajā investēšanā, tomēr šādu tehnoloģiju efektivitāte salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm joprojām rada diskusijas un praktiskas neskaidrības. Bakalaura darba mērķis ir izpētīt mākslīgā intelekta risinājumu piemērotību un ietekmi uz aktīvās investēšanas rezultātiem, salīdzinot to ar pieredzējušu pārvaldnieku vadītu fondu darbību. Darba ietvaros analizēti mākslīgā intelekta tehnoloģiju veidi, to loma ieguldījumu stratēģiju izstrādē un riska pārvaldībā, kā arī veikta empīriska salīdzinošā analīze starp mākslīgā intelekta pārvaldītajiem un tradicionālajiem fondiem, balstoties uz kvantitatīvajiem rādītājiem.
dc.description.abstractIn recent years, rapidly evolving technologies have significantly influenced the functioning of financial markets and investment management. One of the most notable innovations is the application of artificial intelligence in active investing. However, the effectiveness of such technologies compared to traditional investment methods remains the subject of ongoing debate and practical uncertainty. The aim of this bachelor's thesis is to examine the suitability and impact of AI-driven solutions on the performance of active investment strategies, comparing them with the results of funds managed by experienced portfolio managers. The thesis explores the types of artificial intelligence technologies, their role in portfolio construction and risk management, and presents an empirical comparative analysis between AI-managed and traditionally managed funds based on quantitative indicators.
dc.language.isolav
dc.publisherLatvijas Universitāte
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectEkonomika
dc.subjectmākslīgais intelekts
dc.subjectaktīvā investēšana
dc.subjectieguldījumu fondi
dc.subjectportfeļa pārvaldība
dc.subjectinvestīciju stratēģijas
dc.titleMākslīgā intelekta izmantošana aktīvajā investēšanā
dc.title.alternativeThe Use of Artificial Intelligence in Active Investing
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record