2021
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд 2021 за Ключові слова "004.942:519.216.3"
Зараз показуємо 1 - 3 з 3
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Bayesian modelling of risks of various origin(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Kuznietsova, N. V.; Trofymchuk, O. M.; Bidyuk, P. I.; Terentiev, O. M.; Levenchuk, L. B.Background. Financial as well as many other types of risks are inherent to all types of human activities. The problem is to construct adequate mathematical description for the formal representation of risks selected and to use it for possible loss estimation and forecasting. The loss estimation can be based upon processing available data and relevant expert estimates characterizing history and current state of the processes considered. An appropriate instrumentation for modelling and estimating risks of possible losses provides probabilistic approach including Bayesian techniques known today as Bayesian programming methodology. Objective. The purpose of the paper is to perform overview of some Bayesian data processing methods providing a possibility for constructing models of financial risks selected. To use statistical data to develop a new model of Bayesian type so that to describe formally operational risk that can occur in the information processing procedures. Methods. The methods used for data processing and model constructing refer to Bayesian programming methodology. Also Bayes theorem was directly applied to operational risk assessment in its formulation for discrete events and discrete parameters. Results. The proposed approach to modelling was applied to building a model of operational risk associated with incorrect information processing. To construct and apply the model to risk estimation the risk problem was analysed, appropriate variables were selected, and prior conditional probabilities were estimated. Functioning of the models con structed was demonstrated with illustrative examples. Conclusions. Modelling and estimating financial and other type of risks is important practical problem that can be solved using the methodology of Bayesian programming providing the possibility for identification and taking into consideration uncertainties of data and expert estimates. The risk model constructed with the methodology proposed illustrates the possibilities of applying the Bayesian methods to solving the risk estimation problems.Документ Відкритий доступ Вибір критерію якості для оцінювання прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Белас, А. О.; Бідюк, П. І.Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів (ННП), поданих у формі часових рядів, є актуальним, оскільки такі ряди можуть описувати процеси в технічних й економічних системах. Для вибору найкращої математичної моделі використовують різні метрики оцінювання якості прогнозів, як-от: R^2, RMSE, MAE, MAPE. Однак оптимізація моделі за одним критерієм погіршує її відносно іншого. Тому важливо розуміти, яку метрику слід використовувати для оптимізації та оцінки якості прогнозу в поставленій задачі. Мета дослідження. Розробити та проаналізувати критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Методика реалізації. Виконання порівняльного аналізу основних метрик для задачі регресії, а саме їхнього теоретичного та практичного змісту, переваг і недоліків у різних випадках. Результати дослідження. Сформовано критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Для мінімізації абсолютної похибки проаналізовано та рекомендовано використовувати метрики RMSE (MSE, R^2) і MAE залежно від необхідності роботи з викидами. Для розв’язання задач мінімізації відносної помилки запропоновано використовувати метрику RMSLE. Висновки. Показано важливість вибору метрики для оптимізації та оцінювання якості прогнозу в поставленій задачі. Отримані критеріальну базу та підхід можна використовувати в подальших дослідженнях як для розв’язання практичних задач моделювання та прогнозування ННП, так і для розробки нових методів або загальної методики розв’язання цих задач.Документ Відкритий доступ Методи фільтрації даних у системах підтримки прийняття рішень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Пантєєв, Р. Л.; Тимощук, О. Л.; Гуськова, В. Г.; Бідюк, П. І.