Все выпуски

В статье предложена авторская методика многомерного анализа для формирования прогнозной оценки кредитного риска организаций, основанная на использовании информации кредитных историй, учитывающая объемы и сроки предоставляемых кредитов. Рассмотрен пример оценки кредитного риска на статистических данных кредитной организации.

Данная работа посвящена применению двуслойных интервальных взвешенных графов в прогнозировании нестационарных временных рядов и оценке по полученным прогнозам рыночных рисков. Первый слой графа с интервальными вершинами, формируемый во время первичного обучения системы, отображает все возможные флуктуации системы в отрезке времени, в котором обучали систему. Интервальные вершины второго слоя графа (надстройка над графом первого слоя), отображающие степень ошибки моделируемых значений временного ряда, соединены ребрами с вершинами графа первого слоя. Предложенная модель апробирована на получении 90-дневного прогноза цен на стальные биллеты. Средняя ошибка прогноза составила 2,6 %, что меньше средней ошибки авторегрессионных прогнозов.

Экспертные системы имитируют профессиональный опыт и мыслительный процесс специалиста при решении задач в различных предметных областях, в том числе в прогнозной диагностике в медицине и технике. При решении подобных задач применяются нечеткие модели принятия решений, что позволяет использовать профессиональные экспертные знания при формировании прогноза, исключая анализ данных непосредственных экспериментов. При построении нечетких моделей принятия решений используются типовые нечеткие ситуации, анализ которых позволяет сделать вывод специалистам о возникновении в будущем времени нештатных ситуаций. При разработке базы знаний экспертной системы прибегают к опросу экспертов: инженеры по знаниям используют мнение экспертов для оценки соответствия между типовой текущей ситуацией и риском возникновения чрезвычайной ситуации в будущем. В большинстве работ рассматриваются методы извлечения знаний с точки зрения психологических, лингвистических аспектов. Множественные исследования по священы проблемам контактного, процедурного или когнитивного слоев процесса извлечения знаний. Однако в процессе извлечения знаний следует отметить значительную трудоемкость процесса взаимодействия инженеров по знаниям с экспертами при определении типовых нечетких ситуаций и оценок рисков нештатных ситуаций. Причиной трудоемкости является то, что число вопросов, на которые должен ответить эксперт, очень велико. В статье обосновывается метод, который позволяет инженеру по знаниям сократить количество вопросов, задаваемых эксперту, а следовательно, снизить трудоемкость разработки базы знаний. Метод предполагает наличие отношения предпочтения, определяемое на множестве нечетких ситуаций, что позволяет частично автоматизировать формирование оценок частоты наступленияне четких ситуаций и тем самым сократить трудоемкость созданий базы знаний. Для подтверждения проверки и целесообразности предложенного метода проведены модельные эксперименты, результаты которых приведены в статье. На основе предложенного метода разработаны и внедрены в эксплуатацию несколько экспертных систем для прогнозирования групп риска патологий беременных и новорожденных.