Бідюк П.І.

Бідюк Петро Іванович, доктор технічних наук, професор Навчально-наукового комплексу “Інститут прикладного системного аналізу” Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут”.

Аналіз інвестиційних і соціально-економічних процесів методами моделювання обмежених множин багатовимірних даних

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 — методу головних компонент, байєсівських мереж, регресії на лагових змінних, розширеної авторегресії та трендових поліномів.

Аналіз даних з використанням байєсівських моделей

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 ґрунтується на об’єднанні імовірнісної мережі Байєса з регресійною моделлю і відрізняється від відомих можливістю оцінювання багатокрокових прогнозів.

Інформаційна система підтримки прийняття рішень для прогнозування фінансово-економічних процесів на основі структурно-параметричної адаптації моделей

Запропоновано концепції розв’язання задач адаптивного прогнозування на основі методології системного аналізу, що ґрунтується на комплексному використанні методів попередньої обробки 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.

Діагностування технічних об’єктів на основі штучних імунних систем і байєсівських мереж

Запропоновано узагальнену інформаційну технологію побудови штучних імунних систем для розв’язання задач технічного діагностування, яка вирізняється універсальністю застосування і дає змогу створювати математичний опис дрейфу параметрів та виявляти аномалії в роботі складної технічної системи. Розроблено нові метод і алгоритм виявлення місця й типу відмови складної технічної системи за допомогою байєсівської мережі та критеріїв інформативності.

Модифікований метод формування структури мережі Байєса

Запропоновано модифіковану процедуру навчання мережі Байєса на основі статистичних даних. Отримані важливі рекурсивні формули, які дають можливість оптимізувати процес обчислень. Розроблений алгоритм евристичного пошуку структури дозволяє нівелювати залежність вершин від їх початкового впорядкування.

Методика побудови динамічних мереж Байєса

Запропоновано методику побудови динамічних мереж Байєса на основі статистичних даних, яка складається з побудови статичної структури мережі та побудови динамічної структури мережі, яка визначає зв’язки між двома сусідніми інтервалами часу. Отриману структуру використовують для формування висновку на кожному часовому інтервалі. Наведено приклад застосування методики до фактичних даних

Адаптивне прогнозування фінансово-економічних процесів на основі принципів системного аналізу

Запропоновано концепцію створення адаптивних прогнозуючих систем на основі принципів системного аналізу, яка надає можливість враховувати невизначеності різного типу і підвищувати оцінки прогнозів. Прогнозуюча система має два контури адаптації, функціонування яких спрямовується на підвищення якості моделі та оцінок прогнозів. Наведено приклад застосування прогнозуючої системи.

Порівняльний аналіз характеристик моделей оцінювання ризиків кредитування

Проаналізовано існуючі методи оцінки кредитних ризиків (дерева рішень і логістичну регресію), а також запропоновано використання моделей на основі мереж Байєса. Для дерев рішень, логістичної регресії і мереж Байєса побудовано моделі, обчислено загальну точність кожної з них,помилки І і ІІ роду, а також побудовано ROC-криві, індекс GINI, зроблено висновки щодо доцільності використання в подальшому мереж Байєса.

Моделювання гетероскедастичних процесів перехідної економіки з використанням альтернативних методів оцінювання моделей

Розглянуто задачу моделювання гетероскедастичних процесів перехідної економіки. Оцінювання коефіцієнтів виконано за допомогою лінійних та нелінійних методів, а саме методу найменших квадратів (МНК), методів Марквардта та Монте-Карло. Розв’язання цієї задачі є актуальним та перспективним для успішного оцінювання інфляції, моделювання цін на продукцію, прогнозування цін на біржі та інших гетероскедастичних процесів.

Система підтримки прийняття рішень для аналізу фінансових даних

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.