Алгоритм функціонування інтелектуальної банківської системи
Loading...
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
У 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.
Description
Keywords
оцінка ймовірності банкрутства, прогнозування показників, нормативно-індексна модель, інтелектуальна банківська система, штучний нейрон, навчання когнітрону Фукушіми, навчальна вибірка, алгоритм прямого поширення помилки, алгоритм зворотного поширення помилки, область конкуренції, функція активації, функція втрат, середньоквадратична функція втрат, максимальна функція втрат, assessment of the probability of bankruptcy, forecasting indicators, normative index model, intellectual bank system, artificial neuron, Fukushima’s cognitron educatuion, training sample, direct error propagation algorithm, algorithm of inversely propagate of the error, area of competition, activation function, loss function, standard squares loss fuction, maximum loss function
Citation
Кисіль 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.