Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (27) | Журнали та продовжувані видання (3) | Автореферати дисертацій (1) | Реферативна база даних (116) | Авторитетний файл імен осіб (1) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Бідюк П$<.>) | ||||
|
Загальна кількість знайдених документів : 91 Представлено документи з 1 до 20 |
||||
| ||||
| 1. | 
Бідюк П. І. Система підтримки прийняття рішень для аналізу і прогнозування стану підприємства [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, А. Д. Кожухівський, О. А. Кожухівська // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2013. - № 1. - С. 128-136. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2013_1_22 Розглянуто основні особливості фінансового аналізу діяльності підприємства, запропоновано технологію аналізу фінансових даних підприємства на основі оригінального інтегрованого підходу. На прикладах аналізу і прогнозування рівня продажів компанії, а також оцінювання дефолтів позичальників кредитів проілюстровано можливість застосування запропонованої технології. Наведено опис архітектури розробленої інформаційної системи підтримки прийняття рішень для комерційного банку.Запропоновано процедуру побудови системи підтримки прийняття рішень на основі мережі Байєса, яка надає можливість оцінювати та прогнозувати стан підприємства за умов впливу збурень довільних типів та різної природи. | |||
| 2. | 
Бідюк П. І. Аналіз даних з використанням байєсівських моделей [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, Є. О. Демківський, О. П. Бідюк // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2012. - № 1. - С. 40-54. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2012_1_7 Виконано огляд деяких байєсівських моделей аналізу даних, зокрема моделей з одним і кількома параметрами. Запропоновано методику побудови графічних імовірнісних моделей у формі байєсівських мереж на основі статистичних даних і експертних оцінок. Методика забезпечує побудову імовірнісних моделей високого ступеня адекватності для розв'язання задач класифікації та прогнозування. Запропоновано інтегровану динамічну мережеву модель, яка грунтується на об'єднанні імовірнісної мережі Байєса з регресійною моделлю і відрізняється від відомих можливістю оцінювання багатокрокових прогнозів. Оцінки прогнозів, одержані за допомогою динамічної мережевої моделі, порівняно з результатами, одержаними за допомогою логістичної регресії у комбінації з множинною регресією. Кращі результати досягнуто у даному випадку за допомогою комбінованої мережевої моделі. | |||
| 3. |
Терентьєв О. М. Аналіз інвестиційних і соціально-економічних процесів методами моделювання обмежених множин багатовимірних даних [Електронний ресурс] / О. М. Терентьєв, П. І. Бідюк, Л. О. Коршевнюк, Т. І. Просянкіна-Жарова // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2012. - № 2. - С. 87-93. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2012_2_11 Виконано аналіз розвитку регіону України з використанням статистичних даних. Розглянуто особливості побудови математичних моделей для аналізу та коротко- і середньострокового прогнозування регіональних макроекономічних процесів. Запропоновано підходи для побудови моделей на коротких часових вибірках із використанням сучасних методів інтелектуального аналізу даних і методу головних компонент, байєсівських мереж, регресії на лагових змінних, розширеної авторегресії та трендових поліномів. Наведено приклади побудови прогнозуючих моделей для прогнозування валового регіонального продукту та рівня інвестицій Черкащини на коротко- та середньострокові періоди. З використанням створених моделей побудовано три сценарії зростання ВРП Черкащини - оптимістичний, помірний і песимістичний. Показано, що навіть за помірним сценарієм на період до 2015 р. в область спрямовуватиметься обсяг інвестицій в основний капітал, достатній для забезпечення простого відтворення, а в 2020 р. можливе досягнення рівня розширеного відтворення. Наведено описи використаних методів. | |||
| 4. |
Бідюк П. І. Модифікація і застосування моделі стохастичної волатильності [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, М. М. Коновалюк // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2012. - № 5. - С. 55-60. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2012_5_10 Запропоновано і досліджено експериментально модифіковану структуру авторегресійної моделі стохастичної волатильності, що враховує значення волатильності в минулі проміжки часу. Структура розробленої моделі уточнюється за допомогою часткової автокореляційної функції, обчисленої для вибіркових значень процесу умовної дисперсії. Логарифмована волатильність процесу відповідає стаціонарному процесу авторегресії, що надає можливість прогнозувати динаміку умовної дисперсії за умови відомих параметрів моделі. Для оцінювання параметрів моделей на основі фактичних даних модифіковано метод Монте-Карло для марковських ланцюгів, який забезпечує генерування псевдовипадкових послідовностей оцінок параметрів з необхідним розподілом. Встановлено, що запропонована модель надає точніший прогноз умовної дисперсії, ніж відома класична модель стохастичної волатильності. Обчислювальні експерименти виконано за допомогою розробленого програмного забезпечення, яке доступне іншим користувачам через мережу Інтернет. Створену моделюючу систему можна легко розширити новими функціями, за допомогою методів оцінювання параметрів та прогнозування і модифікувати з метою адаптації до вимог конкретного користувача. | |||
| 5. |
Бідюк П.І. Прогнозування волатильності фінансових процесів за альтернативними моделями [Електронний ресурс] / П.І. Бідюк, О.М. Трофимчук, О.А. Кожухівська // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2012. - № 6. - С. 36-45. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2012_6_6 Виконано аналіз сучасних підходів до моделювання умовної дисперсії нестаціонарних гетероскедастичних процесів. Запропоновано структуру моделі стохастичної волатильності для багатовимірного випадку і розглянуто методику оцінювання її параметрів з використанням методу Монте-Карло для марковських ланцюгів. Використання цього методу надає можливість оцінювати лінійні та нелінійні моделі за умов наявності збурень з довільними розподілами випадкових величин. Для вибраних процесів ціноутворення на біржі побудовано множину моделей умовної дисперсії, які мають спрощені та ускладнені структури. Показано, що кращі результати прогнозування умовної дисперсії можна одержати за експоненційною моделлю авторегресії з умовною гетероскедастичністю та моделлю стохастичної волатильності. Це пояснюється тим, що обидві моделі надають можливість враховувати вплив випадкових збурень з різними знаками. Одержані результати числового моделювання можна використати під час побудови комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень для керування фінансовими процесами, прийняття рішень стосовно виконання операцій на біржі, формування портфелів фінансових інструментів тощо. | |||
| 6. |
Загірська І. О. Сценарне моделювання динаміки тихоокеанської плями сміття [Електронний ресурс] / І. О. Загірська, П. І. Бідюк. // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2013. - № 1. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2013_1_8 Мета дослідження - виявлення можливих сценаріїв розвитку ситуації стосовно накопичення твердих побутових відходів та їх впливу на зміни навколишнього середовища у регіоні екологічної катастрофи - тихоокеанської плями сміття. Як вхідні дані для побудови сценарного аналізу використано статистику переробки твердих побутових відходів у США, країнах Європейського Союзу та Сингапурі. На базі наявних даних побудовано моделі для прогнозування кількості відходів, що накопичуються, та рівня їх переробки. Встановлено, що процес утворення відходів найкраще описано за допомогою авторегресійної моделі 1-го порядку і структурної моделі з трендом 3-го порядку. Виявлено основні тренди розвитку досліджуваного процесу і встановлено, що протягом найближчих десяти років реалізація різноманітних сценаріїв політики поводження із твердими побутовими відходами у різних країнах світу може спричинити різноманітні наслідки для тихоокеанської плями сміття та екологічної ситуації взагалі. На прикладі цієї екологічної проблеми описано загальну методику виконання сценарного аналізу. Найбільш життєздатний серед побудованих сценаріїв визначено за допомогою індикаторів правдивості на основі реальних даних. Побудовано дерево рішень для сценарного моделювання; для цього використано авторегресійні моделі та змішані моделі з трендом. | |||
| 7. |
Бідюк П.І. Імовірнісне моделювання операційних актуарних ризиків [Електронний ресурс] / П.І. Бідюк, О. А. Кожухівська // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2013. - № 2. - С. 45-58. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2013_2_7 Страхові компанії функціонують за умов наявності невизначеностей різної природи і типу, що призводить до виникнення фінансових ризиків. У зв'язку з цим виникає завдання своєчасного розпізнавання ризиків і створення механізмів управління ними. Це своєю чергою потребує створення математичних моделей для опису ризиків і методик їх застосування. Досліджено джерела виникнення шахрайства і виконано класифікацію ризиків цієї групи. Показано, що для математичного опису таких ризиків можна застосовувати моделі на основі апарату математичної статистики, моделі регресійного типу та на основі нечіткої логіки. Для оцінювання ризику страхового шахрайства в автострахуванні запропоновано модель у формі байєсівської мережі. На основі експертної і статистичної інформації страхової компанії виконано оцінювання структури мережі і запропоновано алгоритм формування висновку за побудованою моделлю з використанням навчальної вибірки. Під час цього забезпечується виявлення прихованих взаємозв'язків між вибраними змінними. Побудована модель відображає причинно-наслідкові зв'язки між факторами ризику та втратами страхової компанії. Вона може бути застосована для аналізу стану внутрішнього середовища компанії; аналізу зовнішніх умов, у яких здійснює свою діяльність компанія; для визначення ймовірної причини втрат компанії, пов'язаних з операційними ризиками, а також для прийняття належних управлінських рішень. | |||
| 8. | 
Загірська І. О. Методика побудови сценарного аналізу із використанням байєсівських методів [Електронний ресурс] / І. О. Загірська, П. І. Бідюк // Электротехнические и компьютерные системы. - 2012. - № 8. - С. 137-142. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2012_8_24 Наведено аналіз існуючих підходів і методик побудови сценаріїв для моделювання процесів різної природи. Розглянуто найпоширеніші типи сценаріїв та умови їх застосування, оцінюється прийнятність використання того чи іншого методу для розв’язання різноманітних задач. Проаналізовано вимоги, яким повинні задовольняти сценарії для того, щоб моделювання процесу у поставленій задачі було достовірним, та визначено можливості застосування сценарного підходу разом із апаратом мереж Байєса.Приведен анализ существующих подходов и методик построения сценариев для моделирования процессов различной природы. Рассматриваются наиболее распространенные типы сценариев и условия их применения, оценивается приемлемость используемого метода при решении разнообразных задач. Проанализированы требования, которым должны удовлетворять сценарии для того, чтобы моделирование процесса в поставленной задаче было достоверным, и определены возможности применения сценарного подхода вместе с аппаратом сетей Байеса.The article provides analysis of the existing approaches and methods of scenario building for modeling various processes. The most common scenario types are reviewed, as well as their implementation conditions. The relevance of particular method usagefor different problems solving is described. The requirements that should be met so that modeling is trustworthy for the particular task are analyzed, and the possibilities of using scenario approach alongside with Bayesian networks are defined. | |||
| 9. | 
Бідюк П. І. Оцінювання параметрів моделей із застосуванням методу Монте-Карло для марковських ланцюгів [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, А. С. Борисевич // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2008. - Т. 90, Вип. 77. - С. 21-37. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2008_90_77_5 | |||
| 10. |
Бідюк П. І. Модель багатовимірного розподілу на основі копул для розв’язання задач управління ризиками [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, А. В. Кроптя // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2008. - Т. 90, Вип. 77. - С. 57-68. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2008_90_77_9 | |||
| 11. |
Бідюк П. І. Система підтримки прийняття рішень для прогнозування нестаціонарних процесів [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, Є. О. Демківський // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2008. - Т. 90, Вип. 77. - С. 137-159. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2008_90_77_18 Розглянуто основні особливості фінансового аналізу діяльності підприємства, запропоновано технологію аналізу фінансових даних підприємства на основі оригінального інтегрованого підходу. На прикладах аналізу і прогнозування рівня продажів компанії, а також оцінювання дефолтів позичальників кредитів проілюстровано можливість застосування запропонованої технології. Наведено опис архітектури розробленої інформаційної системи підтримки прийняття рішень для комерційного банку.Запропоновано процедуру побудови системи підтримки прийняття рішень на основі мережі Байєса, яка надає можливість оцінювати та прогнозувати стан підприємства за умов впливу збурень довільних типів та різної природи. | |||
| 12. |
Бідюк П. І. Метод адаптування ймовірнісної Байєсівської моделі до статистичних даних [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, І. В. Афанасьєва, А .В. Кроптя // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 106, Вип. 93. - С. 6-16. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_106_93_3 | |||
| 13. |
Боримський Ю. С. Алгоритми формування інвестиційного портфеля та визначення часток активів в інвестиційному капіталі [Електронний ресурс] / Ю. С. Боримський, П. І. Бідюк, А. В. Федоров // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 106, Вип. 93. - С. 39-46. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_106_93_7 Розглянуто розробку нових алгоритмів формування інвестиційного портфеля. Запропоновано новий алгоритм розв'язання задачі попереднього відбору активів для інвестиційного портфеля та задачі розподілу інвестиційного капіталу між активами із врахуванням таких факторів: доходність, диверсифікаційний ризик і ліквідність. | |||
| 14. |
Бідюк П. І. СППР для ефективного управління ризиками при роздрібному кредитуванні [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, Є. О. Матрос // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 106, Вип. 93. - С. 63-70. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_106_93_10 | |||
| 15. |
Бідюк П. І. Наближені методи фомування ймовірнісного висновку та їх модифікація для гібридних мереж Байєса [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, Н. В. Кузнєцова // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 117, Вип. 104. - С. 17-30. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_117_104_4 | |||
| 16. |
Бідюк П. І. Методи лінійного програмування в задачах формування портфеля фінансових інструментів [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, А. Ю. Литинська // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 117, Вип. 104. - С. 59-67. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_117_104_8 | |||
| 17. |
Бідюк П. І. Побудова системи адаптивного прогнозування фінансово-економічних процесів та її застосування [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, А. В. Федоров // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 117, Вип. 104. - С. 119-129. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_117_104_14 | |||
| 18. |
Литвиненко В. І. Дослідження збіжності імунних алгоритмів [Електронний ресурс] / В. І. Литвиненко, П. І. Бідюк, А. О. Фефелов // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2009. - Т. 117, Вип. 104. - С. 135-148. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2009_117_104_16 | |||
| 19. |
Бідюк П. І. Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, О. М. Терентьєв, М. М. Коновалюк // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2010. - Т. 134, Вип. 121. - С. 6-16. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2010_134_121_3 Запропоновано огляд методів побудови (навчання) структури мереж Байєса (МБ). Показано, що на сьогодні існує безліч методів структурного навчання МБ і критеріїв оптимізації, які можна використати під час їх побудови. Тому вибір методу навчання структури мережі повинен базуватись на докладному поглибленому аналізі задачі, яка розв'язується за допомогою мережі, та можливості одержання достовірних експертних і статистичних даних. | |||
| 20. |
Бідюк П. І. Оцінювання часової структури станів позичальників банків за марковськими ланцюгами [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, Т. А. Торовець // Наукові праці [Чорноморського державного університету імені Петра Могили]. Сер. : Комп’ютерні технології. - 2010. - Т. 134, Вип. 121. - С. 26-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npchduct_2010_134_121_5 | |||
| ||||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |