Розробка інформаційної технології моделювання та оцінювання фінансово-економічних ризиків із врахуванням невизначеностей різної природи (на основі байєсівських моделей)
| dc.contributor.advisor | Бідюк, Петро Іванович | |
| dc.contributor.advisor | Bidyuk, P. I. | |
| dc.contributor.advisor | Бидюк, Петр Иванович | |
| dc.contributor.degreedepartment | Кафедра математичних методів системного аналізу | uk |
| dc.contributor.degreefaculty | Навчально-науковий комплекс “Інститут прикладного системного аналізу” | uk |
| dc.contributor.researchgrantor | Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут" | uk |
| dc.date.accessioned | 2016-05-20T11:45:56Z | |
| dc.date.available | 2016-05-20T11:45:56Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstracten | A new technique of the data mining was proposed that combines the causal networks and methods for risk assessment in the form of stochastic volatility models. The approach includes the following stages: (1) definition and classification process critical elements under study, in order to identify and characterize risk factors; (2) constructing causal model in the form of believe Bayesian networks; (3) create a set of candidates scenarios process; (4) modeling and evaluating the risks of the critical factors based on Bayesian stochastic volatility models using methods of optimal filtering. Method is implemented as a computer program for correct parameter estimation of nonlinear stochastic volatility models and optimal estimation for state financial processes, forecasting the conditional variance and calculation of parameters of financial risks. The algorithms tested on examples of actual volatility forecasting optimization of financial processes, presented statistics of exchange rates of various currencies as well as for predicting the degree of risk associated with the implementation of these processes. For estimation of the model parameters of stochastic volatility and VaR values established specification among OpenBUGS, which represents an effective tool for performing Bayesian analysis. The proposed specification is highly flexible and practical use possibility of functional expansion. Based on the developed software and algorithmic support an information processing system of data in real time, which is different from the known possibility of using any operating system and allows you to build mathematical models of nonlinear nonstationary financial processes to assess whether variables and their conditional variance and determine the level of potential losses. | uk |
| dc.description.abstractru | Предложена методика интеллектуального анализа данных, основанная на объединении математического аппарата причинно-следственных сетей доверия и методов оценки рисков в виде моделей стохастической волатильности. Методика включает решение следующих задач: (1) определение и классификация критических элементов процесса, исследуется с целью выявления и описания факторов риска; (2) построение вероятностной математической модели в виде причинно-следственных сетей доверия; (3) создание набора кандидатов-сценариев развития событий процесса; (4) моделирование и оценки рисков реализации выявленных критических факторов на основе байесовской модели стохастической волатильности с использованием методов оптимальной фильтрации. Разработанная методика реализована в виде компьютерной программы для корректного оценивания параметров нелинейных моделей стохастической волатильности, 2 а также для оптимального оценивания состояния финансовых процессов, прогнозирования условной дисперсии и вычисления параметров финансовых рисков. Разработанные алгоритмы апробированы на примерах оптимизационного прогнозирования волатильности фактических финансовых процессов, представленных статистическим данным обменных курсов различных валют, а также для прогнозирования степени риска, связанной с реализацией этих процессов. Для оценки параметров модели стохастической волатильности и величины VaR создана спецификация в среде OpenBUGS, представляющее эффективный инструмент для выполнения байесовского анализа данных. Предложенная спецификация отличается высокой гибкостью практического использования и возможностью функционального расширения. На основе разработанного программно-алгоритмического обеспечения создана информационная система обработки данных в реальном времени, которая отличается от известных возможностью использования в любой операционной системе и позволяет строить математические модели нелинейных нестационарных финансовых процессов для оценки прогнозов переменных и их условной дисперсии, а также определение уровня возможных потерь. | uk |
| dc.description.abstractuk | Запропонована методика інтелектуального аналізу даних, що ґрунтується на об’єднанні математичного апарату причино-наслідкових мереж довіри та методів оцінювання ризиків у вигляді моделей стохастичної волатильності. Методика включає розв’язання таких задач: (1) визначення та класифікація критичних елементів процесу, що досліджується, з метою виявлення та опису факторів ризику; (2) побудова ймовірнісної математичної моделі у вигляді причино-наслідкових мереж довіри; (3) створення набору кандидатів-сценаріїв розвитку подій процесу; (4) моделювання та оцінювання ризиків реалізації виявлених критичних факторів на основі байєсівської моделі стохастичної волатильності з використанням методів оптимальної фільтрації. Розроблену методику реалізовано у вигляді комп’ютерної програми для коректного оцінювання параметрів нелінійних моделей стохастичної волатильності, а також для оптимального оцінювання стану фінансових процесів, прогнозування умовної дисперсії та обчислення параметрів фінансових ризиків. Розроблені алгоритми апробовано на прикладах оптимізаційного прогнозування волатильності фактичних фінансових процесів, представлених статистичними даними обмінних курсів різних валют, а також для прогнозування міри ризику, пов’язаної із реалізацією цих процесів. Для оцінювання параметрів моделі стохастичної волатильності та величини VaR створена специфікація у середовищі OpenBUGS, яке представляє ефективний інструмент для виконання байєсівського аналізу даних. Запропонована специфікація відрізняється високою гнучкістю практичного використання та можливістю функціонального розширення. На основі розробленого програмно-алгоритмічного забезпечення створено інформаційну систему обробки даних в реальному часі, яка відрізняється від відомих можливістю використання у будь-якій операційній системі та надає можливість будувати математичні моделі нелінійних нестаціонарних фінансових процесів з метою оцінювання прогнозів змінних та їх умовної дисперсії, а також визначення рівня можливих втрат. | uk |
| dc.format.page | 12 с. | uk |
| dc.identifier | 2622-п | |
| dc.identifier.govdoc | 0113U000650 | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/15910 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | НТУУ "КПІ" | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.status.pub | published | uk |
| dc.subject | методика | uk |
| dc.subject | програмно-алгоритмічне забезпечення | uk |
| dc.subject | OpenBUGS | uk |
| dc.title | Розробка інформаційної технології моделювання та оцінювання фінансово-економічних ризиків із врахуванням невизначеностей різної природи (на основі байєсівських моделей) | uk |
| dc.title.alternative | The development of information technology for modeling and evaluating the financial and economic risks with accounting of the uncertainties of different nature (based on Bayesian models) | |
| dc.title.alternative | Разработка информационной технологии моделирования и оценивания финансово-экономических рисков с учетом неопределенностей различной природы (на основе байесовских моделей) | |
| dc.type | Technical Report | uk |
| thesis.degree.level | - | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: