Analiza și prognoza prețurilor la serviciile bancare în Republica Moldova

Abstract

Lucrarea are ca obiectiv elaborarea și testarea unor metode de prognoză pentru evaluarea evoluției ratelor dobânzilor la credite în Republica Moldova, în scopul sprijinirii procesului decizional în sectorul bancar. Studiul este relevant în contextul volatilității economice actuale, când capacitatea de anticipare a indicatorilor financiari este esențială pentru stabilitatea economică. Primul capitol oferă o fundamentare teoretică solidă și o analiză contextuală a serviciilor bancare în Republica Moldova, evidențiind importanța indicatorilor economici și formulând ipotezele de cercetare. Sunt analizate și aspectele socio-economice ale pieței, justificând alegerea temei. Capitolul al doilea descrie metodologia de cercetare și platforma tehnică utilizată. Sunt prezentate metodele de colectare și procesare a datelor, modelarea aplicației interactive în Streamlit și algoritmii de prognoză implementați: ARIMA, SARIMA, SARIMAX și Prophet. Tot aici sunt explicate strategiile de optimizare a performanței prin ajustarea parametrilor. Capitolul al treilea este dedicat experimentării directe: sunt aplicate cele patru modele pe seria temporală a ratei dobânzii la credite, se efectuează comparații pe baza unor indicatori cantitativi (MAE, RMSE, MAPE, AIC) și se analizează acuratețea predicțiilor. Rezultatele sunt vizualizate și interpretate în raport cu valorile reale. Concluziile lucrării evidențiază modelul SARIMA ca fiind cel mai performant în contextul analizat, justificând alegerea acestuia pentru prognoze viitoare. Lucrarea oferă atât valoare teoretică, cât și practică, prin implementarea unei aplicații funcționale de predicție economică. Teza se remarcă prin claritate, coerență și un grad avansat de complexitate tehnică, demonstrând abilități solide de analiză, programare și sinteză teoretico-aplicativă în domeniul științei datelor.

The objective of this thesis is to develop and evaluate forecasting methods for predicting the evolution of loan interest rates in the Republic of Moldova, in order to support decision-making processes in the banking sector. The study is particularly relevant in the current economic climate, where the ability to anticipate financial indicators is crucial for ensuring economic stability. The first chapter provides a solid theoretical foundation and contextual analysis of the banking services market in Moldova, emphasizing the role of key economic indicators and formulating the research hypotheses. It also examines the socio-economic dimensions of the market, thus justifying the relevance of the research topic. The second chapter describes the research methodology and the technical platform used. It presents the methods for data collection and preprocessing, the development of an interactive application using Streamlit, and the implementation of four forecasting algorithms: ARIMA, SARIMA, SARIMAX, and Prophet. Strategies for performance optimization through parameter tuning are also explained. The third chapter is dedicated to practical experimentation: the four models are applied to the time series of loan interest rates, and their performance is compared based on quantitative metrics (MAE, RMSE, MAPE, AIC). The accuracy of each model’s predictions is evaluated and interpreted against actual observed values. The conclusions highlight the SARIMA model as the most effective within the analyzed context, validating its suitability for future forecasting tasks. The thesis contributes both theoretical and practical value, through the implementation of a functional economic forecasting application. This work stands out through its clarity, coherence, and high level of technical complexity, demonstrating strong analytical, programming, and theoretical-applied synthesis skills in the field of data science.