Інформаційна система для моделювання та оцінювання фінансових операційних ризиків за допомогою байєсівської мережі

Розглянуто задачу оцінювання фінансового операційного ризику за допомогою ймовірнісної байєсівської мережі. Досліджено причини виникнення фінансових операційних ризиків у фінансових організаціях. Показано, що актуальною задачею для таких організацій є створення систем менеджменту фінансових ризиків...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2015
Автори: Панкратова, Н.Д., Бідюк, П.І., Рубець, М.Г.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2015
Назва видання:Системні дослідження та інформаційні технології
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/123484
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Інформаційна система для моделювання та оцінювання фінансових операційних ризиків за допомогою байєсівської мережі / Н.Д. Панкратова, П.І. Бідюк, М.Г. Рубець // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 3. — С. 7-19. — Бібліогр.: 13 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Розглянуто задачу оцінювання фінансового операційного ризику за допомогою ймовірнісної байєсівської мережі. Досліджено причини виникнення фінансових операційних ризиків у фінансових організаціях. Показано, що актуальною задачею для таких організацій є створення систем менеджменту фінансових ризиків на основі сучасних математичних моделей, зокрема моделей, побудованих за методами інтелектуального аналізу даних. Запропоновано методику побудови моделей у формі БМ з використанням взаємної інформації змінних мережі та критерію якості структури на основі опису мережі мінімальної довжини. Створено інформаційну систему для математичного моделювання та оцінювання фінансових ризиків, яка надає можливість використовувати статистичні дані та експертні оцінки у ході побудови математичних моделей.