Кафедра економіко-математичного моделювання та статистики
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing Кафедра економіко-математичного моделювання та статистики by Author "Ben’, Vladyslav"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Вибір архітектури нейромережі для розв’язання задачі класифікації надійності позичальників-фізичних осіб(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Бень, Владислав П.; Ben’, VladyslavСтаття присвячена пошуку архітектури нейромережі, здатної найбільш ефективно здійснювати оцінку кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб. Досліджено такі види архітектур нейронних мереж, як тришаровий персептрон і радіально-базисна мережа, розглянуто питання вибору їх оптимальної конфігурації. Проведено порівняльний аналіз ефективності застосування окремих нейронних мереж різної архітектури і конфігурацій та утвореного з трьох найкращих нейромереж комітету експертів. Запропоновано підхід узагальнення результатів роботи окремих моделей у комітеті. Проведені розрахунки підтвердили, що поєднання кількох моделей у комітет дає змогу компенсувати можливі помилки результату роботи окремих моделей. Висновки з проведеного дослідження та побудовані нейромережеві моделі можуть бути використані банківськими структурами та іншими кредитними установами, зацікавленими в адекватній процедурі оцінки кредитоспроможності фізичних осіб.Item Об’єднання моделей logit-регресій як комітету експертів для оцінки кредитоспроможності позичальника(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2015) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Бень, В. П.; Ben’, VladyslavДослідження присвячено побудові економіко-математичних моделей оцінювання кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб. Для розв’язання даної задачі застосовано різноманітний математичний інструментарій, зокрема нейромережі типу багатошаровий персептрон та логістичні регресії. В роботі запропоновано новий методологічний підхід до відбору найбільш значущих чинників, на основі яких будуються моделі оцінки кредитоспроможності позичальників. Підхід ґрунтується на синтезі ймовірнісної нейромережі та генетичного алгоритму. Також розроблено методологічний підхід до реалізації «комітету експертів» за рахунок об’єднання кількох logit-регресійних моделей оцінювання кредитоспроможності позичальника. Проведено порівняльний експериментальний аналіз ефективності застосування однієї узагальненої logit-регресії та трьох моделей logit-регресій (комітету експертів), параметри яких оцінені окремо на основі масивів даних, що сформовані за виділеними якісними критеріями. Тестування побудованих економіко-математичних моделей підтвердило високий рівень їх адекватності, що свідчить про можливість на їх основі істотно підвищити точність оцінювання кредитоспроможності потенційного позичальника та мінімізувати рівень кредитного ризику банківської установи. В результаті проведення модельних експериментів одержано висновок щодо доцільності використання нейромережі типу багатошарового персептрону у разі необхідності розподілу позичальників лише за двома класами — надійних чи ненадійних; якщо ж дослідження передбачає необхідність більшої деталізації в оцінці кредитоспроможності, наприклад, визначення рівня ризикованості надання кредиту конкретній особі, то слід застосовувати комітет експертів (поєднання logit-регресій). Результати дослідження можуть бути використані банківськими установами та всіма структурами, що можуть бути зацікавленими в адекватній процедурі оцінки кредитоспроможності фізичних осіб.Item Побудова ансамблів моделей кредитного скорингу(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Колечко, Д. В.; Kolechko, Dmitriy; Бень, В. П.; Ben’, VladyslavУ статті висвітлено результати дослідження динамічних еволюційних процесів трофічних відносин між популяціями підприємств. Побудовано модель поведінки економічної системи на основі диференціальних рівнянь, що враховує динаміку питомих доходів конкуруючих популяцій підприємств у відносинах протокооперації, нелінійності зростання та конкуренції і може застосовуватися для аналізу динаміки перехідних процесів у різних сценаріях життєвих циклів, а також для прогнозування синергетичного ефекту злиття та поглинання. Проведено біфуркаційний аналіз можливих сценаріїв динамічних режимів проходження процесів злиття та поглинання з використанням нейромережевої системи розпізнавання образів. З цією метою у статті побудовано самоорганізаційну карту Кохонена, яка здійснювала розпізнавання фазових портретів біфуркаційних діаграм життєвого циклу підприємств за п’ятьма окремими класами, відповідно до сценаріїв їх розвитку. У результаті проведеного експериментального дослідження виявлено характерні режими перебігу еволюції економічних систем, зроблено висновки щодо механізмів впливу зовнішнього середовища та внутрішньої структури на режим еволюції популяцій підприємств. The article highlights the results of a study of the dynamic evolutionary processes of trophic relations between populations of enterprises. A model based on differential equations is constructed, which describes the economic system and takes into account the dynamics of the specific income of competing populations of enterprises in relations of protocooperation, nonlinearity of growth and competition. This model can be used to analyze the dynamics of transient processes in various life cycle scenarios and predict the synergistic effect of mergers and acquisitions. A bifurcation analysis of possible scenarios of dynamic modes of merger and acquisition processes using the neural network system of pattern recognition was carried out. To this end, a Kohonen self‐organizing map has been constructed, which recognizes phase portraits of bifurcation diagrams of enterprises life cycle into five separate classes in accordance with the scenarios of their development. As a result of the experimental study, characteristic modes of the evolution of economic systems were revealed, and also conclusions were made on the mechanisms of influence of the external environment and internal structure on the regime of evolution of populations of enterprises. Статья освещает результаты исследования динамических эволюционных процессов трофических отношений между популяциями предприятий. Построено модель поведения экономической системы на основе дифференциальных уравнений, которая учитывает динамику удельных доходов конкурирующих популяций предприятий в отношениях протокооперации, нелинейности роста и конкуренции и может применяться для анализа динамики переходных процессов в различных сценариях жизненных циклов, а также прогнозирования синергетического эффекта слияния и поглощения. Проведен бифуркационный анализ возможных сценариев динамических режимов прохождения процессов слияния и поглощения с использованием нейросетевой системы распознавания образов. С этой целью в статье построено самоорганизующуюся карту Кохонена, осуществляющую распознавание фазовых портретов бифуркационных диаграмм жизненного цикла предприятий по пяти отдельным классам в соответствии со сценариями их развития. В результате проведенного экспериментального исследования выявлено характерные режимы протекания эволюции экономических систем, сделано выводы о механизмах воздействия внешней среды и внутренней структуры на режим эволюции популяций предприятий.