2016 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/20353

Browse

Browsing 2016 рік by Subject "519.86"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження ефекту перенавчання нейронних мереж на прикладі задачі аплікаційного скорингу
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Корчинський, Владислав Вікторович; Korchynskyi, Vladislav; Корчинский, Владислав Викторович; Чернишова, Вікторія Вадимівна; Chernyshova, Vika; Чернышова, Виктория Вадимовна
    У статті досліджено проблему перенавчання нейронних мереж. Розкрито теоретичне підґрунтя виникнення цього явища та висвітлені негативні наслідки його прояву. Проведено експериментальне дослідження ефекту перенавчання на прикладі задачі моделювання кредитних ризиків фізичних осіб. З цією метою побудовано низку логістичних регресій і нейромереж персептронного типу різних конфігурацій, перевірка адекватності яких здійснювалась як на навчальній, так і на тестовій вибірках. Результати порівняння показників точності класифікації позичальників за критерієм Джині для обох вибірок дозволили отримати деякі нові узагальнення щодо сутності ефекту перенавчання та рекомендації щодо його уникнення. Практичною цінністю проведеного дослідження є отримані нові знання щодо способів позбавлення скорингових моделей від ефекту перенавчання, що дозволить забезпечити їх стійкість і стабільність результатів моделювання кредитних ризиків у прикладній діяльності банківських установ, що сприятиме стабільності фінансової системи в цілому.
  • Thumbnail Image
    Item
    Комплекс моделей оцінювання інвестиційного потенціалу країни
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Лук’яненко, Ольга Дмитрівна; Lukianenko, Olha; Лукьяненко, Ольга Дмитриевна; Мірошниченко, Ігор Вікторович; Miroshnychenko, Ihor; Мирошниченко, Игорь Викторович
    У статті запропоновано методологічний підхід до оцінювання інвестиційного потенціалу країни, в рамках якого побудовано комплексну економіко-математичну модель, що складається з трьох рівнів ієрархії та ґрунтується на використанні апарату штучних нейронних мереж, а саме карт самоорганізації Кохонена, та інструментарії теорії нечіткої логіки. Обґрунтовано формування переліку показників, що найбільше характеризують інвестиційний потенціал країни, та проаналізовано наявність взаємозалежностей між ними шляхом виявлення кореляційних зв’язків. Проведено аналіз сучасного стану країн світу за показниками інвестиційного потенціалу та на основі карт самоорганізації Кохонена визначено кластер країн, подібних за цими показниками до України. Визначено ряд факторів, що є репрезентантами своїх груп, на основі яких побудовано економіко-математичну модель оцінювання інвестиційного потенціалу країни із застосуванням інструментарію нечіткої логіки. Сформовано терммножини для кожної з вхідних та вихідної змінних, задано вигляд функцій належності термів та їх параметри, сформована база правил прийняття рішень. Проведена оптимізація всіх параметрів моделі на основі показників країн, які разом з країною дослідження формують відповідний кластер в результаті самоорганізації на карті Кохонена. Отримано лінгвістичний опис інвестиційного потенціалу України та його кількісну оцінку на наступний рік. Проведене експериментальне дослідження засвідчило адекватність побудованих моделей та ефективність їх застосування з метою підтримки прийняття управлінських рішень як для країни-реципієнта (для підвищення інвестиційної привабливості), так і для потенційного інвестора (з метою пошуку найбільш привабливих і неризикових ринків).