Browse
Recent Submissions
Item Нечіткий підхід до оцінювання рівня інформаційних ризиків у CRM-системах(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Черняк, Олександр Іванович; Chernyak, Oleksandr; Черняк, Александр Иванович; Сікорський, Дмитро Олегович; Sikorskyi, Dmytro; Сикорский, Дмитрий ОлеговичУ статті проведено аналіз світового досвіду з управління інформаційними ризиками та обґрунтовано необхідність створення комплексного підходу до оцінювання рівня інформаційних ризиків як у корпоративних системах загалом, так і CRM-системах зокрема. Такий підхід передбачає систематизований аналіз усіх складових якості та безпеки інформації, що впливають на ефективність використання засобів і механізмів захисту інформації в CRM-системах. Розроблено економіко-математичну модель на підґрунті інструментарію теорії нечітких множин і нечіткої логіки, що дозволяє враховувати в аналізі інформаційних ризиків на підприємстві як кількісні характеристики інформаційних систем, так і якісні та нормативні показники, враховувати експертні знання в предметній області та здійснювати налаштування моделей на реальних прикладах створення систем безпеки в інформаційному середовищі.Item Моделювання трансграничного розповсюдження кризових явищ на основі комплексу нейронних мереж(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Стрельченко, Інна Іллівна; Strelchenko, Inna; Стрельченко, Инна ИльиничнаУ роботі проведено детальний аналіз існуючих теорій щодо виникнення та протікання кризових явищ в країнах з різним рівнем економічного розвитку. Дано визначення об’єкта дослідження. Виділені його характерні особливості та визначені вимоги до математичного інструментарію. У рамках дослідження проведений кореляційний аналіз класифікаційних характеристик для попереднього поділу країн на класи. Обґрунтовано використання нейронних мереж для математичного опису процесів трансграничного розповсюдження кризових явищ. Побудовано узагальнену схему системи моделей трансграничного розповсюдження кризових явищ між країнами з різним рівнем соціально-економічного розвитку на основі обраного математичного апарату. На першому рівні системи для розбиття країн на окремі групи за типами реакції на кризові явища запропоновано здійснювати їх кластеризацію із застосуванням карт Кохонена. Для прогнозування наслідків перенесення криз на другому рівні системи вирішено скористатись нейронною мережею персептронного типу.Item Графодинамічні методи дослідження складності сучасних фондових ринків(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Соловйов, Володимир М.; Soloviev, Vladimir; Соловьёв, В. Н.; Тулякова, Анна Ш.; Tuliakova, AnnaУ статті запропоновано концептуально новий методологічний підхід до аналізу фінансових часових рядів, який автори застосовують разом з іншими для дослідження складності фінансових ринків. Суть цього підходу полягає в тому, що для побудови нових мір динамічної складності ринку часові ряди фінансових даних попередньо перетворюються в складні мережі на основі ідеї рекурентності точок фазової траєкторії системи. Далі для побудованої мережі розраховується широкий набір показників, що відображають різноманітні спектральні і топологічні характеристики мережі. Реалізація алгоритму ковзного вікна дозволяє прослідкувати графодинаміку складної системи. Якщо та чи інша з визначених мір складності проявляє характерну поведінку у часі, яка збігається з певними критичними змінами на фінансових ринках, її можна використати у якості індикатора-передвісника таких змін. Проведене експериментальне дослідження складних мереж, побудованих у рамках запропонованого методологічного підходу, підтвердило його адекватність і високу здатність до передбачення кризових явищ на фондових ринках.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 ВикторовичУ 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).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 Прогнозування фінансових рядів: семантичний аналіз економічних новин(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Кононова, Катерина Ю.; Kononova, Kateryna; Кононова, Екатерина Ю.; Дек, Антон О.; Dek, AntonУ роботі запропоновано метод прогнозування фінансових часових рядів з урахуванням семантики новинних стрічок. Для семантичного аналізу економічних новин на основі словника Loughran McDonald Master Dictionary було сформовано вибірку негативних і позитивних з фінансової точки зору слів. До вибірки увійшли слова з високою частотою згадування у новинах фінансових ринків; для однокореневих слів була залишена тільки загальна частина, що дозволило охопити одним запитом кілька слів. В якості інструментарію прогнозування використовувалися нейронні мережі. Для автоматизації процесу видобування економічної інформації з новин у програмному середовищі MATLAB Simulink розроблений скрипт, який аналізує новини компанії, спираючись на сформований словник. Проведене експериментальне дослідження з різними архітектурами нейронних мереж продемонструвало високу адекватність побудованих моделей та підтвердило доцільність використання інформації з новинних стрічок для прогнозування котирувань акцій.Item Біннінг у нейромережевих скорингових моделях(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Коляда, Юрій Васильович; Kolada, Yuriy; Коляда, Юрий Васильевич; Бондар, Володимир А.; Bondar, Volodymyr; Бондарь, Владимир А.Стаття присвячена розробці методологічного підходу до категоризації вхідних показників економіко-математичних моделей оцінювання кредитоспроможності позичальників комерційних банків. Основою математичного інструментарію обрано нейронну мережу типу багатошаровий персептрон. Об’єктом дослідження є процес категоризації пояснюючих змінних скорингових моделей. Предметом дослідження є сукупність методів категоризації та способів оцінки їх впливу на точність моделі оцінювання ймовірності невиконання умов договору позичальником. У результаті проведених експериментальних досліджень у рамках запропонованого методологічного підходу було обґрунтовано здійснювати оптимізацію розбиття на категорії вхідних змінних моделі за рахунок максимізації значення коефіцієнта Джині як показника адекватності скорингових моделей. Було отримано висновок, що зниження показника інформаційної значущості не завжди виступає індикатором погіршення якості класифікатора. У статті також був розширений список рекомендацій щодо проведення біннінгу, який може бути використаний для побудови більш точних моделей оцінювання кредитоспроможності позичальників комерційних банків.Item Моделювання оптимального інвестиційного портфеля диверсифікованої бізнес-групи в умовах невизначеності(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Касянчук, Тетяна Василівна; Kasyanchuk, Tetyana; Касянчук, Татьяна ВасильевнаРозкриті у статті методологічні проблеми класичних моделей оптимізації портфеля зумовили пошук нових шляхів вирішення основної задачі портфельної теорії, що передбачає знаходження оптимальної інвестиційної структури, яка може забезпечити зниження ризику за відповідного фіксованого доходу, або гарантувати більший дохід при фіксованому рівні ризику. Методологічні розробки в області штучного інтелекту і, зокрема, поява теорії нечітких множин і нечіткої логіки дозволили вирішити проблему формування оптимального інвестиційного портфеля на новій науковій основі. Метою даного дослідження є побудова моделі оптимізації інвестиційного портфеля диверсифікованої групи компаній з використанням методів оцінки ризику, які базуються на нечітко-множинній методології. У цій статті побудовано нечітко-множинну економіко-математичну модель, яка дозволяє отримати ефективну межу інвестиційного портфеля і визначити відповідну оптимальну структуру капіталовкладень на основі базового методу оцінки ризику із урахуванням ризику опортуністичної поведінки, обумовленої бажанням присвоїти додатковий дохід (квазіренту). Використання такої моделі може дозволити керівнику диверсифікованої бізнес-групи підвищити ефективність процесу прийняття рішень щодо оптимальної структури інвестицій у розвиток основних напрямів діяльності групи, враховуючи ризики, пов’язані з невизначеністю зовнішнього середовища.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 ВадимовнаУ 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.