Algoritminė prekyba ir kiekybinės strategijos nyu. Bendroji.psichologija.2003.LT

(PDF) Posner Jurisprudencijos problemos | Kotryna Urbaitytė - rishon.lt

Gintautas Garšva darbo vadovo mokslo laipsnis, mokslo pedagoginis vardas, vardas ir pavard Darbo įteikimo data Registracijos Nr. Analitin darbo dalis Dirbtinio intelekto metodai ir jų ankstesni taikymai kredito rizikos vertinimui Formalus mašininio mokymo pagrindimas Neuroniniai tinklai Neuroninių tinklų taikymai kredito rizikos vertinimui Atramos vektorių mašinos Support Vector Machines Pagrindiniai SVM teoriniai principai SVM praktiniai aspektai ir modifikacijos SVM metodo taikymas kredito rizikos vertinimui Fuzzy logika ir fuzzy ekspertin s sistemos Fuzzy ekspertin s sistemos Fuzzy logikos taikymo rizikos vertinime galimyb s ir prielaidos Ekspertinių taisyklių taikymo finansin s rizikos vertinime pavyzdys Evoliuciniai algoritmai Kredito rizikos vertinimo problema bei pagrindin s sąvokos Rizikos sąvoka, klasifikacija ir galimi vertinimo būdai Kredito rizikos sąvoka ir pagrindiniai jos valdymo aspektai Kredito rizikos vertinimui naudojami rodikliai ir kintamieji Kredito rizikos vertinimas, naudojant reitingavimą Kredito rizikos vertinimas balais Modernieji kredito rizikos vertinimo modeliai Ekspertin s sistemos ir sprendimų pri mimas Ekspertinių sistemų evoliucija ir jų taikymo kredito rizikos vertinime prielaidos Ekspertin s sistemos ir jų vaidmuo sprendimų pri mimo procese Dirbtinio intelekto modelių finansinių sprendimų modeliavimui kūrimas Intelektuali SPS kredito rizikos vertinimo procese Atskirų DI metodų taikymo kredito rizikos vertinimui privalumai ir trūkumai Analitin s dalies išvados SVM metodu paremtos eksperimentin s sistemos tyrimas Kuriamos sistemos prototipo aprašymas Kuriamos sistemos paskirtis ir jos panaudojimo galimyb s Sistemoje naudojami metodai Tyrimo metodikos aprašymas Eksperimentas ir jo rezultatas Įvertinimo metodikos aprašymas Tinkamiausio diskriminantinio modelio bei branduolio funkcijos nustatymas.

Kitų parametrų įtakos tyrimas Gautų rezultatų apibendrinimas Sukurtos sistemos realizacijos aprašymas Tolimesnio tyrimo galimyb s ir perspektyva Information retrieval DM duomenų gavyba angl.

  1.  То, что ты проиграл, а больше .
  2. Ilgalaikės prekybos strategijos
  3. Джабба вздрогнул, и на руку ему упала шипящая капля жидкого олова.

Data Mining SPS - sprendimų paramos sistema angl. Decision Support Systems, sutr. Machine Learning NN neuroninis tinklas angl. Neural Network DNN dirbtinis neuroninis tinklas angl. Artificial Neural Network GA genetinis algoritmas angl. Genetic Algorithm Fuzzy logika neraiškioji angl.

Support Vector Machines ν-svm nu-svm ν-svm atramos vektorių mašinų metodas ν SVC - ν-svm klasifikavimo metodas SV atraminis vektorius angl.

Straipsnių rinkinys leidžiamas 1 kartą per metus.

Support vector Branduolys angl. Kernel funkcija, pagal duotus du taškus grąžinanti jų panašumą RBF radialin s baz s funkcija angl.

techninės dvejetainės parinktys prekyba

Neuroninių tinklų taikymo kredito rizikos vertinimui tyrimų pavyzdžiai DNN privalumai ir trūkumai SVM algoritmai bei jų realizacijos Fuzzy logikos taisyklių taikymas nagrin jant kredito rizikos galimybę Rizikų analiz ir galimi vertinimo metodai Kiekybiniai ir nekiekybiniai parametrai Vertinimo balais modelių esminiai privalumai ir trūkumai Moderniųjų kredito rizikos vertinimo modelių palyginimas Dirbtinio intelekto apibr žimų kategorijos Pirmosios dirbtiniu intelektu paremtos programos DI, duomenų gavybos ir statistikos mokslų vystymosi evoliucija Dirbtinio intelekto metodų taikymo kredito rizikos vertinimui privalumai ir trūkumai Klasikinių ir DI metodų taikymo algoritminė prekyba ir kiekybinės strategijos nyu rizikos vertinimui lyginamoji analiz Sistemą sudarančių komponentų aprašymas Tyrimo metu gauti rezultatai Duomenų gavybos modeliai ir uždaviniai Pagrindiniai klasifikavimo ir klasterizavimo algoritmai Mokymosi iš pavyzdžių principin schema Struktūrinis rizikos minimizavimas Neuroninio tinklo struktūra ir veikimo principas SOM žem lapio pritaikymo klasifikavimui pavyzdys Tiesin atraminių vektorių mašina Genetinio algoritmo principin schema Banko rizikos klasifikacija Skolininko analiz s procesas Laukiamo įsipareigojimų nevykdymo dažnio apskaičiavimas pagal Moody s KMW Sprendimų pri mimas ir algoritminė prekyba ir kiekybinės strategijos nyu apimantys procesai Intelektualios SPS vieta kreditų rizikos vertinimo procese Informacijos pateikimas DSS ir jos panaudojimas reitingavimo procese Sistemos reikalavimų diagrama Sistemos duomenų srautų diagrama Sistemos komponenčių diagrama Sistemos diegimo diagrama Modelio kūrimo kompozicijos dvejetainių parinkčių robotas pro apžvalga Galimos ISPS kredito rizikos vertinimui architektūra Galima modelio kūrimo veiksmų sekos diagrama Išpl stin s sistemos komponenčių diagrama Sukurtos sistemos vartotojo sąsajos pavyzdys Application of artificial intelligence methods in credit risk evaluation.

MBA Graduation Paper. SUMMARY This master work describes the most widely used artificial intelligence methods and the possibilityies to apply them in credit risk evaluation which is one of the most important fields in banking in finance.

The main problem here is to evaluate the algoritminė prekyba ir kiekybinės strategijos nyu arising when a creditor gives a credit to a particular individual or an enterprise, using various mathematical, statistical or other methods and techniques.

This risk arises when the debtor isn t able to pay for the loan to the creditor in time which means additional loss. It can appear in many forms depending on the type of debtor individual, enterprise, government of an abroad country and type of financial instrument or action that is done with it giving of a loan, transactions of financial derivatives, etc.

This field is widely researched and many new techniques are being found.

STUDIJOS ŠIUOLAIKINĖJE VISUOMENĖJE STUDIES IN MODERN SOCIETY - PDF Free Download

The research here is concentrated mainly on Support Vector Algoritminė prekyba ir kiekybinės strategijos nyu abbr. SVM which is one of the most popular artificial intelligence and machine learning techniques and whose effectiveness has been widely proved.

This research is done in order to investigate the possibilities to adapt SVM method to the problem described above, and to implement a system which uses one of SVM techniques.

Ši rizika atsiranda d l skolininko nesugeb jimo laiku atsiskaityti kreditoriui, kas pastarajam reiškia papildomus nuostolius.

iq option dvejetainių parinkčių robotas

Ši rizikos rūšis pasireiškia daugeliu formų, priklausomai nuo skolininko tipo ar tai individualus asmuo, ar organizacija, ar užsienio vyriausyb bei finansinio instrumento tipo bei veiksmo su juo paskolos išdavimas, finansinių derivatyvų transakcijos ir kt.

Tyrimo tema aktuali tuo, kad tiriama sritis šiuo metu gana plačiai nagrin jama visame pasaulyje; ne vienoje mokslinių straipsnių baz je čia galima pamin ti tokius šaltinius, kaip defaultrisk.

Lietuvoje ši sritis nagrin jama taip pat plačiai, opciono prekybos obuolys tik teoriniu aspektu, taikant įprastinę metodiką; nagrin jamos krypties kontekste galima išskirti Vilniaus universiteto Kauno Humanitarinio fakulteto mokslininkų pastangas.

Pagrindinis tyrimo privalumas būtų tas, kad jo rezultatus būtų galima pritaikyti ir praktiškai, kuriant ekspertinę sistemą, kurią būtų galima naudoti tiek moksliniais tikslais, tiek ir praktikoje, realizuojant ją kaip konkretaus banko informacin s sistemos atskirą modulį. Tyrimo objektas dirbtinio intelekto metodai ir jų pritaikymo kredito rizikos vertinime galimyb s.

Tyrimo tikslas išnagrin ti dirbtinio intelekto taikymo kreditavimo rizikos valdyme galimybes bei pasiūlyti sprendimą, kurie dirbtinio intelekto metodai ir kaip gal tų būti pritaikyti, vertinant kredito riziką. Tyrimo uždaviniai: 1.

DIRBTINIO INTELEKTO METODŲ TAIKYMAS KREDITO RI- ZIKOS VERTINIME - PDF Free Download

Išnagrin ti kredito rizikos vertinimo balais modelių ir moderniųjų modelių privalumus ir trūkumus; 2. Ištirti dirbtinio intelekto metodų panaudojimo kredito rizikos vertinime galimybes ir dirbtiniu intelektu paremtų metodų privalumus bei trūkumus bei palyginti juos su kredito rizikos 5 reitingavimo ir moderniųjų modelių galimyb mis; 3.

Vilnius UDK A Auktj mokykl bendrj vadovli leidybos komisijos rekomenduota Ileista Lietuvos Respublikos vietimo ir mokslo ministerijos lomis Vadovlio rengim parm Lietuvos valstybinis mokslo ir studij fondas ir Atviros Lietuvos fondas Recenzavo: Vilniaus universiteto Filosofijos fakulteto Bendrosios ir pedagogins psichologijos katedros docentas dr. Gintautas Valickas; Lietuvos teiss universiteto Socialinio darbo fakulteto Socialins politikos katedros docentas dr.

Atrinkti geriausiai tinkančius kredito rizikos vertinimui dirbtinio intelekto metodus; 4. Sumodeliuoti ir suprojektuoti bent 1 DI metodą naudojančią kredito rizikos vertinimo sistemą; 5.

A Auktj mokykl bendrj vadovli leidybos komisijos rekomenduota Vadovlis ileistas parmus Lietuvos Respublikos vietimo ir mokslo ministerijai Vadovl recenzavo Kauno technologijos universiteto Informatikos fakulteto Sistemins analizs katedros docentas dr.

Realizuoti sumodeliuotą sistemą; 6. Ištirti ir įvertinti gautuosius empirinio tyrimo rezultatus. Pateikti pasiūlymus, susijusius su nagrin jama tema. Rašant darbą, naudoti tokie metodai: Visuotinio pažinimo metodas darbo tikslų nustatymas, uždavinių formulavimas, informacijos apie dirbtinio intelekto metodus kredito rizikos vertinimui rinkimas ir analiz ; duomenims apibendrinimas; išvadų formulavimas. Bendrieji mokslinio tyrimo metodai: o indukcijos metodas tyrimas, darbo išvadų formulavimas; o dedukcijos metodas darbo eigoje nuo bendro sprendimo prie atskirų dalių; o palyginimo metodas metodų charakteristikų, panašumų ir skirtumų palyginimas.

Uploaded by

Analiz s metodai: o duomenų analiz s metodas esamos situacijos vertinimas. Modeliavimo metodas medžiagos grupavimui, apibendrinimui bei išd stymui. Abstrakcijos metodas juo remiantis, daromos kiekvienos darbo dalies ir galutin s viso darbo išvados. Darbą sudaro trys pagrindin s dalys analiz s dalis, eksperimentin s sistemos tyrimo dalis bei eksperimentin dalis.

Kiekvienoje iš šių dalių pateikiama atitinkama informacija apie atliekamą tyrimą ir kuriamą informacinę sistemą: Analiz s dalyje aprašyta nagrin jama problema, apžvelgtos pagrindin s su ja susijusios sąvokos, klausimai bei ankstesni tyrimai, pasirinktas metodas, pagal kurį bus atliktas tyrimas. Eksperimentin s sistemos tyrimo dalyje iškelti techniniai reikalavimai būsimai sistemai, apibr žtos funkcijos, kurias ji turi atlikti, pateikiama jos koncepcin schema ir aptariamos jos išpl timo ateityje galimyb s.

Eksperimento dalyje aprašomas su sukurta informacine sistema atliktas tyrimas, pateikiami jo rezultatai bei pasiūlymai tolimesniam tyrimui.

kaip prekiauti valiutos pasirinkimo galimybėmis indijoje

Darbe naudotos knygos apie kredito rziką, finansus bei intelektinius metodus, Interneto medžiaga, moksliniai straipsniai, paskaitų konspektai. Darbo apimtis 88 puslapiai be priedų, puslapių su priedais.

Document Information

Darbe yra 20 lentelių, 26 diagramos bei 9 priedai. Nagrin jamu atveju problema yra kredito rizikos vertinimo dirbtinio intelekto pagrindu, tod l apžvelgiami tokie klausimai, kaip: Kredito rizikos vertinimo problema, įvairios rizikos rūšys, sąvokos, vertinimas bei jų sąveika su kredito rizika; Trumpai apžvelgiami klasikiniai rizikos vertinimo būdai, diskriminantiniai vertinimo balais modeliai bei modernūs modeliai, trumpai aptariami jų privalumai ir trūkumai; Apžvelgiama dirbtinio intelekto ir ekspertinių sistemų sąvokos, raida, vystymasis bei prielaidos tai taikyti kredito rizikos vertinimui; Aptariamas ekspertinių sistemų vaidmuo sprendimų pri mimo procese bei jų vieta kredito rizikos vertinime; Pateikiamas formalus mašininio mokymo pagrindimas, apžvelgiami pagrindiniai metodai neuroniniai tinklai, atraminių vektorių mašinos, fuzzy logika, evoliuciniai skaičiavimai, jų pritaikymas kredito rizikos vertinime, ankstesni tyrimai bei įvertinamos jų pritaikymo galimyb s.

Dirbtinio intelekto metodai ir jų ankstesni taikymai kredito rizikos vertinimui Kredito rizikos vertinimas viena svarbiausių sričių bankininkyst je ir finansuose, kurios pagrindinis uždavinys yra rizikos, atsirandančios kreditoriui išduodant paskolą kuriam nors konkrečiam kredituojamam asmeniui, nustatymas bei įvertinimas, tam naudojant įvairius matematinius metodus bei modelius.

babypips japoniškos žvakidės

Išsivysčius dirbtinio intelekto sričiai, atsirado galimyb šioje srityje naudoti ir dirbtinio intelekto bei hibridinius apimančius du ar daugiau dirbtinio intelekto ar matematiniusstatistinius metodus modelius. Šiuo atveju nagrin jamą problemą galima aprašyti ir kaip problemą, kurios sprendimui gali būti naudojami tokie duomenų gavybos metodai, kaip klasifikavimas, klasterizavimas ar regresija.

Data Mining: Introductory and Advanced Topics 1 pav.

Duomenų gavybos modeliai ir uždaviniai 7 Duomenų klasifikavimo atveju sprendžiama problema gali būti suprantama kaip duomenų suskirstymas į tam tikras klases, pagal kurias nustatoma kreditavimo galimyb, arba jų išskaidymas į tam tikrus klasterius, pagal kurių skaičių ir tam tikro duomenų vieneto pad tį viename ar kitame klasteryje galima priimti vieną ar kitą sprendimą.

Pagrindin s duomenų gavybos modelių grup s pagal jų atliekamas funkcijas bei sprendžiamus uždavinius pateikiamos 1 pav. Šiuo metu galima išskirti tokius pagrindinius dirbtinio intelekto metodus ir kryptis: dirbtiniai neuroniniai tinklai ir neuro-fuzzy sistemos; neraiškioji logika fuzzy logic; d l aiškumo toliau darbe tiesiog fuzzy logika; evoliuciniai skaičiavimai bei genetiniai algoritmai; duomenų gavyba; atramos vektorių mašinos support vector machines, sutr.

Neuroniniai tinklai Kohoneno žem lapis Asociatyvin s taisykl s Šaltinis: sudaryta autoriaus. Pagrindiniai klasifikavimo ir klasterizavimo algoritmai Šiame skyrelyje trumpai apžvelgiami šiuo metu plačiai nagrin jami bei taikomi pagrindiniai dirbtinio intelekto metodai ir jų taikymai kredito rizikos vertinime. Prieš nagrin jant dirbtinio intelekto metodus ir jų pritaikymo galimybes, svarbu apžvelgti pagrindinius mašininio mokymo šakos principus, naudojamus kuriant šiais metodais paremtas sistemas.

Kaip prekyboje naudojamas MACD indikatorius

Šia šaka paremti tokie metodai, kaip: 8 Kai kurie neuroninių tinklų tipai perceptronas, daugiasluoksnis perceptronas; Atramos vektorių mašinos.

Svarbi informacija