Алгоритм функціонування інтелектуальної банківської системи

Simple item page
dc.contributor.authorКисіль, Тетяна Миколаївна
dc.contributor.authorKysil, Tetiana
dc.contributor.authorКисиль, Татьяна Николаевна
dc.date.accessioned2021-02-26T12:15:56Z
dc.date.available2021-02-26T12:15:56Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractУ даній статті розглянуто алгоритм функціонування інтелектуальної системи прогнозування оцінки ймовірності банкрутства банківських установ на основі динамічної нормативно-індексної моделі. Запропонований автором адаптований алгоритм функціонування чотиришарового когнітрона Фукушіми в інтелектуальній банківській системі дає можливість підвищити точність нелінійного прогнозування фінансової оцінки ймовірності банкрутства банківських установ різних груп і різних форм власності на майбутній звітний період із врахуванням досвіду роботи інших банківських установ на основі їх фінансової діяльності за минулі звітні періоди, що дозволить оптимально визначити фінансовий стан банкрутства, забезпечити ефективне прийняття рішень на майбутні звітні періоди. Новими науковими результатами публікації є реалізований в інтелектуальній системі алгоритм зворотного поширення помилки прихованих прошарків і формування, в них, п’яти конкурентних областей, в яких генеруються вихідні функції активації та встановлюють фактичну реакцією на вибірку вхідних показників. Реалізований автором алгоритм самонавчання інтелектуальної системи значно підвищує результати прогнозування оцінки ймовірності банкрутства проводиться підбір абсолютних та відносних показників з метою визначення нормативних співвідношень між темпами зростання, розрахунку інтегрального показника ймовірності банкрутства та рівня банкрутства за трьома групами ризику за рахунок впроваджених середньоквадратичних функції активації в областях конкуренції прихованих прошарків і максимальній функції втрат результативного вихідного прошарку. Проведене наукове дослідження та отримані результати підтверджують ефективність алгоритму функціонування інтелектуальної банківської системи за впровадженими автором етапами: зберігання, обробки та видачі інформації, а також прогнозування станів банкрутства залежно від стану вхідних і вихідних показників, проміжних і загальних результатів, як на ранніх, так і кінцевих стадіях виявлення банкрутства. In this article the operational algorithm of intellectual system namely forecasting of estimated assessment of the probability of bankruptcy of bank establishments on the basis of the dynamic normative index model is presented. The author’s proposed algorithm for the operation of Fukushima’s four-layer cognitron in the intellectual banking system makes it possible to increase the accuracy of nonlinear forecasting of financial estimates of bankruptcy probability of banking institutions of different groups and different forms of ownership for the future reporting period, which will optimally determine the financial condition of bankruptcy, to ensure effective decision-making for future reporting periods. The new scientific results of this publication is realized in the intellectual system of inversely propagate the error of hidden layers and forming, also, there are five competing areas in them, in which the initial activation functions are generated and set the actual response to the sample input. The realized by author selflearning algorithm of intellectual system significantly increases the results of forecasting the assessment of the probability of bankruptcy. There is the selection of absolute and relative indicators in order to determine the normative ratios between growth rates, the calculation of integral indicator of the probability of bankruptcy and the layers of bankruptcy for three risk groups due to introduced standard squares activation functions in areas of competition of hidden layers and maximum loss function of the effective source layer. The science research was made and the obtained results confirm the effectiveness of the algorithm of the intellectual banking system at the stages introduced by the author: storage, processing and issuance of information, as well as forecasting bankruptcy depending on the state of inputs and outputs, intermediate and overall results, both early and final stages of bankruptcy detection.uk_UA
dc.identifier.citationКисіль Т. М. Алгоритм функціонування інтелектуальної банківської системи / Кисіль Т. М. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; [редкол.: О. Є. Камінський (відп. ред.) та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2020. – Вип. 100. – С. 93–102.uk_UA
dc.identifier.issn2616-6437
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/35497
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»uk_UA
dc.subjectоцінка ймовірності банкрутстваuk_UA
dc.subjectпрогнозування показниківuk_UA
dc.subjectнормативно-індексна модельuk_UA
dc.subjectінтелектуальна банківська системаuk_UA
dc.subjectштучний нейронuk_UA
dc.subjectнавчання когнітрону Фукушімиuk_UA
dc.subjectнавчальна вибіркаuk_UA
dc.subjectалгоритм прямого поширення помилкиuk_UA
dc.subjectалгоритм зворотного поширення помилкиuk_UA
dc.subjectобласть конкуренціїuk_UA
dc.subjectфункція активаціїuk_UA
dc.subjectфункція втратuk_UA
dc.subjectсередньоквадратична функція втратuk_UA
dc.subjectмаксимальна функція втратuk_UA
dc.subjectassessment of the probability of bankruptcyuk_UA
dc.subjectforecasting indicatorsuk_UA
dc.subjectnormative index modeluk_UA
dc.subjectintellectual bank systemuk_UA
dc.subjectartificial neuronuk_UA
dc.subjectFukushima’s cognitron educatuionuk_UA
dc.subjecttraining sampleuk_UA
dc.subjectdirect error propagation algorithmuk_UA
dc.subjectalgorithm of inversely propagate of the erroruk_UA
dc.subjectarea of competitionuk_UA
dc.subjectactivation functionuk_UA
dc.subjectloss functionuk_UA
dc.subjectstandard squares loss fuctionuk_UA
dc.subjectmaximum loss functionuk_UA
dc.subject.udc330.46:336.71uk_UA
dc.titleАлгоритм функціонування інтелектуальної банківської системиuk_UA
dc.title.alternativeOperation algorithm of intellectual bank systemuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
mod_100_7.pdf
Size:
441.91 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Кафедра інформатики та системології
Випуск № 100