Інформаційні технології байєсівського аналізу фінансових даних
DSpace at NTB NTUU KPI
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Інформаційні технології байєсівського аналізу фінансових даних
|
|
| Creator |
Кузнєцова, Наталія Володимирівна
|
|
| Description |
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, Київ, 2010 р. Дисертаційна робота присвячена розробці нових моделей, алгоритмів і технологій аналізу фінансових даних. У роботі запропоновано використання математичного апарату (дискретних та гібридних) мереж Байєса, інтегровані моделі, побудовані на його основі, та розроблені інформаційні технології для аналізу фінансових даних. Розроблено методику побудови і застосування мереж Байєса, яка відрізняється повнотою процедури моделювання, забезпечує прозорість і коректність побудови мережі для розв’язання конкретної задачі та дозволяє логічно структурувати процес обробки фінансових даних. Запропоновано і обґрунтовано інтегрований підхід до аналізу фінансових даних на основі комбінації мереж Байєса та інших методів ІАД, зокрема дерев рішень та логістичної регресії. Розроблено та досліджено нові інтегровані моделі, які були апробовані при розв’язанні банківських задач та при аналізі фінансових даних підприємств. На основі запропонованих моделей розроблені інформаційні технології, а також інформаційна система підтримки прийняття рішень, які були впроваджені у двох банках та у виставковій компанії. Наукові результати використані у навчальних курсах НТУУ “КПІ”. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – информационные технологии. – Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт», Киев, 2010 г. Диссертационная работа посвящена разработке новых моделей, алгоритмов и технологий анализа финансовых данных. В работе выполнен сравнительный анализ методов интеллектуального анализа данных (ИАД): логистической регрессии, деревьев решений, нечетких методов, нейронных сетей, дискретных и гибридных сетей Байеса. Показана целесообразность использования математического аппарата сетей Байеса, в частности использования гибридных сетей Байеса для преодоления ограничений и проблем, связанных с особенностями финансовых данных. Разработана ориентированная на практические задачи методика построения и использования сетей Байеса, которая отличается полнотой процедуры моделирования, обеспечивает прозрачность и корректность построения и использования сетей Байеса для решения конкретной задачи и позволяет логично структурировать процесс обработки финансовых данных. Для построения сетей Байеса и формирования вывода предложена модификация EM-алгоритма, которая позволяет ускорить выбор начального приближения для первого шага алгоритма, а также предложена модифицированная процедура дискретизации данных, что позволило получить более удачное формирование карманов для непрерывных данных. Разработан комплекс программных модулей реализации алгоритмов и методов предварительной обработки данных, оценки качества моделей, проверки результатов, которые дают возможность корректно выполнить анализ финансовых данных и получить результаты в удобной форме. Предложен и обоснован интегрированный подход к анализу финансовых данных, который предполагает комбинацию аппарата сетей Байеса и других методов ИАД, в частности деревьев решений и логистической регрессии. Разработанные на основе интегрированного подхода интегрированные модели апробированы при решении таких банковских задач: оценивание кредитоспособности заемщика, оценка финансового состояния предприятия-юридического лица, прогнозирование объемов депозитов. Проведена оценка предложенных интегрированных моделей по критериям: общая точность, ошибки первого и второго рода, индекс GINI. Показано решение задач анализа финансовых данных предприятий (прогнозирование продаж компаний, установление причинно-следственных связей в задачах логистики, анализ причин возврата товаров). Полученные решения подтвердили высокие качественные и количественные характеристики предложенных моделей. На основе предложенных моделей сетей Байеса и интегрированных моделей были разработаны информационные технологии и информационная система поддержки принятия решений (ИСППР). Информационные технологии и банковская ИСППР реализуются в трехуровневой клиент-серверной архитектуре на основе сервера приложений, сервера базы данных (БД) и клиентских частей. Администраторы устанавливают сервер приложений, сервер БД и приложения клиента на физическом сервере. Сервер приложений анализирует запросы пользователей, проверяет определенные параметры и направляет запросы соответствующим приложениям. Разработанные информационные технологии и система поддержки принятия решений на основе сетей Байеса и интегрированных моделей внедрены в АО «БРОКБИЗНЕСБАНК» и «ПРАВЕКС-БАНК», а также в выставочной компании. Полученные научные результаты использованы в учебных курсах УНК «ИПСА» НТУУ «КПИ». Thesis is fulfillment for the degree of candidate of engineering sciences on the speciality 05.13.06 – Informational technologies. – National Technical University “Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, 2010. The thesis describes development of new models, algorithms and technologies for financial data analysis. Using the mathematical tool of Bayesian networks (discrete and hybrid) is proposed in the thesis, new integrated models on its base were built and the informational technologies for the financial data analysis were developed. The methodology of building and using Bayesian networks, which is characterized by the completeness of the modeling procedure and ensures the transparency and correctness of the network built for solving specific tasks is devised. It allows to logically structure the financial data handling. The integrated approach based on the Bayesian networks and another methods of the intellectual data analysis (decision trees and logistic regression) for financial data analysis is proposed and substantiated. The new integrated models based on the integrated approach are devised. These models were tested on solving the bank tasks and during financial data analysis. The informational technologies based on the integrated models as well as informational decision support system were developed and introduced in two banks and the exhibition company. The received scientific results are used in several educational courses at the NTUU “KPI”. |
|
| Publisher |
НТУУ "КПІ"
|
|
| Date |
2011-03-14T10:26:47Z
2011-03-14T10:26:47Z 2011 |
|
| Type |
Thesis
|
|
| Identifier |
http://library.kpi.ua:8080/handle/123456789/731
|
|
| Language |
uk
|
|