Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Книжкові видання та компакт-диски (4)Автореферати дисертацій (1)Реферативна база даних (5)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Гуськова В$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 9
Представлено документи з 1 до 9
1.

Бідюк П. І. 
Аналіз кредитоспроможності за допомогою методів інтелектуального аналізу даних [Електронний ресурс] / П. І. Бідюк, В. Г. Гуськова // Електронне моделювання. - 2019. - Т. 41, № 2. - С. 111-120. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/elmo_2019_41_2_9
Запропоновано спосіб мінімізації ризику платоспроможності позичальника для банківської системи та інших фінансових компаній, які надають кредити своїм клієнтам. Проведено оцінку кредитоспроможності клієнтів з використанням логістичної регресії, методів на основі нечіткої логіки, нейронної мережі зі зворотнім поширенням помилки та дерев рішень. Надано результати оцінки кредитоспроможності позичальників та проаналізовано оцінку стану клієнтів.
Попередній перегляд:   Завантажити - 119.378 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
2.

Данилов В. Я. 
Система підтримання прийняття рішень для прогнозування фінансових процесів на основі принципів системного аналізу [Електронний ресурс] / В. Я. Данилов, В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк, О. Л. Жиров // Системні дослідження та інформаційні технології. - 2019. - № 1. - С. 20-36. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sdtit_2019_1_4
Запропоновано концепцію розв'язання задач адаптивного прогнозування на основі методології системного аналізу, що грунтується на комплексному використанні методів попереднього оброблення даних, математичного і статистичного моделювання, прогнозування та оптимального оцінювання станів досліджуваних процесів. Циклічне адаптування структури і параметрів моделі на основі множини статистичних характеристик процесу забезпечує отримання високоякісних коротко- та середньострокових оцінок прогнозів за умови наявності інформативних даних. Для ідентифікації і врахування можливих стохастичних, структурних і параметричних невизначеностей запропоновано використовувати оптимальну та цифрову фільтрацію і методи інтелектуального аналізу даних, такі як байєсівські мережі, адаптивні байєсівські мережі, гранулярні фільтри та інші інструменти. Можливі параметричні невизначеності мінімізуються шляхом застосування альтернативних методів оцінювання параметрів, таких як МНК, РМНК, ММП та Монте-Карло для марковських ланцюгів. Виконані дослідження запропонованої методики свідчать про можливості її застосування до аналізу широкого класу процесів довільної природи включаючи нелінійні нестаціонарні процеси у фінансах, економіці, екології та демографії.
Попередній перегляд:   Завантажити - 450.607 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
3.

Гуськова В. Г. 
Оцінювання кредитоспроможності позичальників кредитів методами інтелектуального аналізу даних [Електронний ресурс] / В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Системні дослідження та інформаційні технології. - 2019. - № 2. - С. 31-48. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sdtit_2019_2_6
Розглянуто актуальне завдання оцінювання кредитоспроможності на основі експертного та скорингово підходів. Виконано аналіз предметної галузі та проаналізовано основні методи математичного моделювання і оцінювання кредитних ризиків, запропоновано математичні моделі для аналізу кредитних ризиків індивідуальних позичальників на основі альтернативних методів, розроблено математичні моделі для аналізу кредитних ризиків індивідуальних позичальників на основі дерев рішень, логістичної регресії, мереж Байєса та нечіткої логіки. Установлено, що модель на основі нечіткої логіки для розвіязання задачі визначення ймовірності дефолту для кредитного позичальника є більш точною, на що вказують пораховані точності моделей. Це зумовлено можливістю з використання методу нечіткої логіки з нечітким висновком Мамдані точніше встановлювати причинно-наслідкові зв'язки між характеристиками-факторами задачі та їх вплив на вихідну змінну.
Попередній перегляд:   Завантажити - 451.928 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
4.

Гуськова В. Г. 
Аналіз кредитоспроможності позичальників кредитів за допомогою логістичної регресії [Електронний ресурс] / В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія : Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка. - 2017. - № 2. - С. 54-59. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npdntu_inf_2017_2_9
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.192 Mb    Зміст випуску     Цитування
5.

Гуськова В. Г. 
Розробка сценарного підходу на основі моделей інтелектуального аналізу даних [Електронний ресурс] / В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія : Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка. - 2016. - № 2. - С. 158-164. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npdntu_inf_2016_2_25
Попередній перегляд:   Завантажити - 2.092 Mb    Зміст випуску     Цитування
6.

Дмитрієва О. А. 
Оптимізація комунікаційних операцій при керуванні кроком в паралельних екстраполяційних алгоритмах [Електронний ресурс] / О. А. Дмитрієва, В. В. Кулаков, В. Г. Гуськова // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія : Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка. - 2014. - № 1. - С. 72-77. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Npdntu_inf_2014_1_14
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.026 Mb    Зміст випуску     Цитування
7.

Пантєєв Р. Л. 
Методи фільтрації даних у системах підтримки прийняття рішень [Електронний ресурс] / Р. Л. Пантєєв, О. Л. Тимощук, В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Наукові вісті КПІ. - 2021. - № 1. - С. 16-31. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2021_1_4
Попередній перегляд:   Завантажити - 993.036 Kb    Зміст випуску     Цитування
8.

Дмитрієва О. А. 
Генерування паралельних колокаційних різницевих схем з використанням інтегро-інтерполяційного підходу [Електронний ресурс] / О. А. Дмитрієва, В. Г. Гуськова // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Серія : Інформатика та моделювання. - 2022. - № 1-2. - С. 78-91. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vcpiim_2022_1-2_10
Попередній перегляд:   Завантажити - 432.355 Kb    Зміст випуску     Цитування
9.

Дмитрієва О. А. 
Паралельне визначення спектру симетричних теплицевих матриць з перетвореннями Левінсона-Дарбіна [Електронний ресурс] / О. А. Дмитрієва, В. Г. Гуськова // Науковий вісник Донецького національного технічного університету. - 2023. - № 1. - С. 53-62. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/nvdontu_2023_1_7
Попередній перегляд:   Завантажити - 787.495 Kb    Зміст випуску     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського