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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2015
Main Authors: Панкратова, Н.Д., Бідюк, П.І., Рубець, М.Г.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2015
Series:Системні дослідження та інформаційні технології
Subjects:
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/123484
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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.