Search

Проблематика. Операційні ризики (ОР) притаманні всім видам людської діяльності, включно з промисловістю, транспортом, фінансовими послугами та ін. Ризики такого типу характеризуються множиною невизначеностей, неповнотою та низькою якістю даних, що ускладнює прогнозування й оцінювання. Для моделювання процесів, пов’язаних з ОР, необхідно виконати коректну обробку даних, а також ідентифікацію та врахування можливих невизначеностей. Для розв’язання таких задач придатний ймовірнісний підхід. Мета дослідження. Зробити короткий огляд методів ймовірнісного аналізу даних, призначених для побудови математичних моделей ОР. Розробити нову ймовірнісну модель у вигляді мережі Баєса для формального опису операційного ризику шахрайства, пов’язаного з актуарними процесами. Методика реалізації. Для обробки даних й експертних оцінок використовуються методи баєсового аналізу даних, призначені для побудови ймовірнісних моделей у формі баєсових мереж. Результати дослідження. Описано методи дослідження ОР і їх модифікації. Запропонований метод моделювання застосовано для побудови моделі ОР страхового шахрайства. Для побудови моделі проаналізовано задачу, вибрано множину змінних й оцінено необхідні апріорні умовні ймовірності. Остаточна модель побудована з використанням інструментарію моделювання GeNIe. Функціонування моделі продемонстровано на прикладі. Висновки. Показано, що задача моделювання, оцінювання та прогнозування ОР може бути розв’язана за допомогою ймовірнісного підходу, зокрема баєсової методології, яка дає змогу ідентифікувати та врахувати можливі невизначеності даних й експертних оцінок.

Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів (ННП), поданих у формі часових рядів, є актуальним, оскільки такі ряди можуть описувати процеси в технічних й економічних системах. Для вибору найкращої математичної моделі використовують різні метрики оцінювання якості прогнозів, як-от: R^2, RMSE, MAE, MAPE. Однак оптимізація моделі за одним критерієм погіршує її відносно іншого. Тому важливо розуміти, яку метрику слід використовувати для оптимізації та оцінки якості прогнозу в поставленій задачі. Мета дослідження. Розробити та проаналізувати критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Методика реалізації. Виконання порівняльного аналізу основних метрик для задачі регресії, а саме їхнього теоретичного та практичного змісту, переваг і недоліків у різних випадках. Результати дослідження. Сформовано критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Для мінімізації абсолютної похибки проаналізовано та рекомендовано використовувати метрики RMSE (MSE, R^2) і MAE залежно від необхідності роботи з викидами. Для розв’язання задач мінімізації відносної помилки запропоновано використовувати метрику RMSLE. Висновки. Показано важливість вибору метрики для оптимізації та оцінювання якості прогнозу в поставленій задачі. Отримані критеріальну базу та підхід можна використовувати в подальших дослідженнях як для розв’язання практичних задач моделювання та прогнозування ННП, так і для розробки нових методів або загальної методики розв’язання цих задач.

Проблематика. Більшість сучасних динамічних процесів в економіці, фінансах, екології, технологіях і багатьох інших галузях досліджень мають нелінійний нестаціонарний характер на коротких і довгих часових інтервалах. Тому для їх поглибленого аналізу необхідно створити спеціалізований сучасний високорозвинений інструментарій попередньої обробки даних, моделювання, оцінювання станів і параметрів динамічних систем, прогнозування їх розвитку задля використання у системах підтримки прийняття рішень (СППР). Мета дослідження. По-перше, попередньо проаналізувати сучасні методи фільтрації статистичних й експериментальних даних. Розглянути актуальні методи фільтрації на основі ймовірнісного Баєсового підходу, які вможливлюють підготовку даних до побудови адекватних моделей, обчислення високоякісних оцінок станів і короткострокових прогнозів розвитку динамічних систем в умовах стохастичних збурень і похибок вимірювання. Методика реалізації. Для реалізації сучасних методів фільтрації використовують моделювання, оптимізаційні процедури, ймовірнісні Баєсові методи аналізу даних; застосовують імітаційне моделювання для оцінювання параметрів і базу на основі статистичних критеріїв для дослідження якості проміжних й остаточних результатів у межах СППР. Результати дослідження. Розглянуто множину методів фільтрації даних, які використовують разом із моделями, що формально описують динаміку вибраних процесів. Запропоновано методику реалізації ймовірнісного Баєсового фільтра, яка ґрунтується на сучасних методах статистичного аналізу даних, зокрема належному застосуванні методів імітаційного моделювання. Висновки. Створення ефективних засобів моделювання, оцінювання станів і прогнозування динаміки нелінійних нестаціонарних процесів у різних галузях діяльності дає можливість якісно оцінювати параметри досліджуваних систем й обчислювати коротко- та середньострокові прогнози їхнього розвитку. Розглянуті засоби оптимальної калманівської та ймовірнісної Баєсової фільтрації забезпечують коректний аналіз нелінійних нестаціонарних процесів, обчислення прогнозів і підтримку прийняття управлінських рішень на основі оцінок прогнозів.

In this article, we show that rotation of a black hole can create antigravity and anti-gravitational waves, given that there is a strong gravity in the black hole, which distorts time and space. At first, we derived the curvature tensors upon Einstein’s field equation, using spherical polar coordinates, and then calculated the coefficients of the curvature tensors to simulate the strength of each component of the tensors. It is assumed that the stress-energy tensor, which is located outside of the black hole, can reflect the strength of the gravitational field and the gravitational waves. As the result, we concluded that, if the time and space are distorted in the black hole, the rotation can create antigravity and the anti-gravitational waves. In addition, the result of the simulation shows that the antigravity positively contributes to the stress-energy tensor, which may expand the size of the Universe.

У ході дослідження розроблено методологію та створено програмний продукт для визначення ризиків проекту на базі комунікації розробників, подано результати роботи програми на даних реального проекту CASSANDRA компанії Apache Software Foundation. Методологію реалізовано на основі вже відомих алгоритмів визначення емоційних складових у тексті VAD та матричних методів аналізу ризиків проекту з використанням власних розробок, що дозволять об’єднати ці різні підходи. Визначення назви потенційних ризиків визначається за допомогою моделі побудови тем LDA. Отримані результати допоможуть визначати важливість задачі відповідно до комунікацій та ранжувати їх у середині проекту за важливістю та потреби додаткової уваги, що в контексті продукту дасть змогу менеджерам проекту більш швидко розуміти та вирішувати проблеми.

Проблематика. Нелінійні нестаціонарні процеси, що виникають у різних сферах діяльності людини, пов’язані з великою кількістю невизначеностей, нечіткістю, неповнотою та неточністю даних. Для прогнозування таких процесів необхідно коректно опрацьовувати дані такого типу, тому актуальною є задача розробки і застосування нових методів, які дають можливість здійснювати належну обробку вхідних даних з метою моделювання і прогнозування досліджуваних процесів. Мета дослідження. Виконати короткий огляд методів байєсівського аналізу даних, розробити методику ідентифікації та врахування можливих невизначеностей у моделюванні й прогнозуванні, а також запропонувати комплексну імовірнісно-статистичну модель для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів. Методика реалізації. Комплексно застосовано: байєсівський метод обробки даних, оптимальний фільтр для попередньої обробки даних та їх підготовки до побудови моделей, лінійну та нелінійну регресійні моделі для формального опису і прогнозування умовної дисперсії та ймовірнісну модель у формі байєсівської мережі для прогнозування нелінійного нестаціонарного процесу. Результати дослідження. Запропонований метод моделювання апробовано на задачі оцінювання прогнозів фінансового процесу на фондовому ринку. Використані статистичні дані описують еволюцію цін на акції для відомої компанії. В результаті виконання обчислювальних експериментів було встановлено, що якість короткострокових прогнозів волатильності й самого нелінійного нестаціонарного процесу значно поліпшується завдяки оптимальній фільтрації даних і раціональній структурі моделі. Застосування побудованої комплексної моделі з використанням байєсівської мережі надало можливість удосконалити ймовірнісне оцінювання прогнозів при здійсненні торговельних операцій на фондовому ринку. Висновки. Оцінювання прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів є актуальною задачею, що може розв’язуватися різними методами. Високоефективним виявився запропонований ймовірнісно-статистичний метод для оцінювання ймовірнісних прогнозів при здійсненні торговельних операцій на фондовому ринку акцій, а тому в подальшому перспективним буде розширення та удосконалення його застосування.

The study is directed towards development of an adaptive decision support system for modeling and forecasting nonlinear nonstationary processes in economy, finances and other areas of human activities. The structure and parameter adaptation procedures for the regression and probabilistic models are proposed as well as the respective information system architecture and functional layout are developed. The system development is based on the system analysis principles such as adaptive model structure estimation, optimization of model parameter estimation procedures, identification and taking into consideration of possible uncertainties met in the process of data processing and mathematical model development. The uncertainties are inherent to data collecting, model constructing and forecasting procedures and play a role of negative influence factors to the information system computational procedures. Reduction of their influence is favourable for enhancing the quality of intermediate and final results of computations. The illustrative examples of practical application of the system developed proving the system functionality are provided.

Рассмотрена процедура синтеза многомерного цифрового регулятора для промышленных систем искусственного микроклимата. Для промышленных кондиционеров предложена методика разработки комплексной динамической математической модели в пространстве состояний как единого многомерного объекта управления. Выполнен анализ критериев для оптимизации системы управления кондиционером. Рассмотрена процедура синтеза оптимального многомерного линейно-квадратичного цифрового регулятора и синтезирована матрица обратной связи, которая по параметрам состояния объекта управления определяет траекторию движения вектора оптимального воздействия и минимизирует квадратичный критерий качества. Такой многомерный линейно-квадратический цифровой регулятор отличается наличием логического выбора оборудования для осуществления оптимального управления климатическим оборудованием кондиционера. Такой подход позволяет переосмыслить процедуру синтеза автоматической системы управления для промышленных кондиционеров на основе разграничения взаимного влияния регулирующих параметров.

In this research we formulated the curvature tensors with the system of spherical polar coordinates, which describe the gravitational field and gravitational waves of a black hole; and then we calculated eigenvalues of the curvature tensors to estimate the relative strengths of their components to the stress-energy tensor in Einstein’s field equation. For this simulation, we assumed that the time and the distance interact with each other if we travel from Earth to the inside of the black hole, and then the result of the simulation showed that the gravitational waves carry the same components of the gravitational field of the black hole. On the other hand, when we assumed that the time and the distance are independent, which resembles the situation outside of the boundary of the black hole toward Earth, the curvature tensors are different between those of the gravitational field and the gravitational waves. Upon the results of the simulation we conclude that the gravitational waves that come from the inside of the black hole carry the information of the gravitational field inside of the black hole, if we assume that time and space are dependent each other.

The paper contains a literature review for automatic abstractive text summarization. The classification of abstractive text summarization methods was considered. Since the emergence of text summarization in the 1950s, techniques for summaries generation were constantly improving, but because the abstractive summarization require extensive language processing, the greatest progress was achieved only recently. Due to the current fast pace of development of both Natural Language Processing in general and Text Summarization in particular, it is essential to analyze the progress in these areas. The paper aims to give a general perspective on both the state-of-the-art and older approaches, while explaining the methods and approaches. Additionally, evaluation results of the research papers are presented.

In this article, we made the mathematical explanation of the anti-gravitational waves, by the inspiration that we got from the observed positron in cosmic rays. Then, we analyzed the mathematical difference between positive and negative flows of gravitational waves; and we calculated the spin of the negative flow of gravitational waves, which is used to stabilize the movement of the waves. In the mathematical formulas we found that positive and negative flows move in opposite directions from each other; therefore, if we see the spin (rotation) of the waves from the planet that emits the waves, the positive flow rotates anti-clockwise, while the negative flow rotates clockwise. We also investigated the possible origin of gravitational waves, and concluded that the negative flow can occur when the positive flow appears, leaving holes behind, in the gravitational field, which is trig-gered by the movements of a large mass of the planet.

Background. Uncertainties of various nature cause the emergence of financial risks that need to be evaluated in real time, taking into account a large set of explicit and implicit factors, adapting the model to the effect of random perturbations and changes in the environment. Sometimes the changes in the external environment can be so significant that the chosen model will be unacceptable for evaluation, and for this case it is necessary to develop a clear scheme of actions, a set of methods for the formation of candidate models, criteria for quality and the choice of the best, and to get the possibility of clarifying the type, structure and parameters of the model in dynamics. Objective. Propose a method of structural and parametric adaptation based on probabilistic-statistical models, which will allow to evaluate financial risks through probability and possible losses, and take into account the limitations that arose already in the process of modeling. Methods. Comprehensive application: optimal filter for pre-processing data and their preparation for model construction, regression model for formal description and prediction of conditional dispersion and probabilistic model in the form of Bayesian network for estimating the probability of possible losses. Results. The proposed structural and parametric adaptation was used during modeling of various types of financial risks in the banking, telecommunication, investment and allowed to take into account the change of the environment by adapting mathematical models, reconfiguring their structure and changing their parameters in accordance with the imposed new requirements regarding the quality of the decisions made. As a result of computational experiments, it was found that the adaptation of the model as a reaction to changes in the cut-off threshold in processing loan applications allowed 17 % less errors in the wrong classification and thus reduced losses from unscrupulous borrowers by an average of 12 %. Conclusions. The application of structural and parametric adaptation to predict the risks of different nature allows not only to choose the best mathematical model at the initial stage of risk assessment, but also to adapt it taking into account previous experience and the real work of decision support system, to specify the structure of the model according to the external disturbances, to adjust the parameters accordingly before changing the restrictions or imposing the new ones.

Проблематика. Фінансові ризики, що виникають у різних сферах діяльності людини, пов’язані з великою кількістю невизначеностей, нечіткістю, неповнотою та неточністю даних. Для прогнозування фінансових втрат компаній необхідно опрацьовувати дані такого типу, тому актуальною є задача розробки нового методу, який дасть можливість здійснювати фільтрацію вхідних даних і прогнозувати фінансові втрати. Мета дослідження. Розробити метод оцінювання ризику можливих фінансових втрат і запропонувати комплексну ймовірнісно-статистичну модель на його основі. Методика реалізації. Комплексно застосовано: оптимальний фільтр для попередньої обробки даних та їх підготовки до побудови моделей, регресійну модель для формального опису і прогнозування умовної дисперсії та ймовірнісну модель у формі байєсівської мережі для оцінювання ймовірності можливих втрат. Результати дослідження. Запропонований метод апробовано на задачі оцінювання фінансового ринкового ризику проведення операцій із фондовим ринком. Статистичні дані, які було використано, описують еволюцію цін на акції для відомих компаній. У результаті виконання обчислювальних експериментів було встановлено, що якість короткострокових прогнозів щодо волатильності поліпшується від 7,1 до 50 % завдяки оптимальній фільтрації даних. Застосування побудованої моделі у формі байєсівської мережі надало можливість подальшого удосконалення ймовірнісного оцінювання можливих фінансових втрат при здійсненні торговельних операцій на фондовому ринку акцій. Висновки. Оцінювання ризику фінансових втрат є актуальною задачею, що може розв’язуватись різними методами. Високоефективним виявився запропонований ймовірнісно-статистичний метод для ймовірнісного оцінювання можливих фінансових втрат при здійсненні торговельних операцій на фондовому ринку акцій, тому в подальшому перспективним буде розширення його застосування на інші види фінансових ризиків.

Проблематика. Більшість моделей фінансових та економічних процесів вирізняються значною обчислювальною складністю, а побудова прогнозів прийнятної якості для цих процесів на потрібний часовий горизонт – великою трудомісткістю. Тому розробка і впровадження ефективних інструментів прогнозного моделювання фінансових та економічних процесів є однією з актуальних і практично значимих задач. У роботі розглядається питання моделювання та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у макроекономіці та фінансах із використанням методики, в основу якої покладені принципи системного аналізу, такі як ієрархічне моделювання, врахування невизначеностей, оптимізація характеристик за допомогою комплексних критеріїв, а також структурно-параметрична адаптація. Застосування запропонованої методики дає змогу покращити якість прогнозування за рахунок виявлення особливостей досліджуваного процесу й адаптації моделі до нових даних тощо. Мета дослідження. Розроблення методики для прогнозного моделювання нестаціонарних процесів у фінансах і макро-економіці із використанням статистичних даних та її реалізація у відповідній комп’ютерній системі. Методика реалізації. Методика базується на технологіях попередньої обробки статистичних даних, спрямованих на усунення можливих невизначеностей, застосуванні кореляційного аналізу для оцінювання структури моделі та виборі методів оцінювання параметрів моделей, обчисленні оцінок прогнозів і генеруванні альтернативних рішень. Це дає можливість об’єктивно оцінювати результати, одержані на кожному етапі розв’язку задачі моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у макро-економіці та фінансах. У дослідженні пропонується оригінальна методика визначення структури моделі з подальшим її впровадженням в інформаційну систему підтримки прийняття рішень. Результати дослідження. Для вибраних фінансових і макроекономічних процесів було побудовано відповідні моделі. Висока якість кінцевого результату аналізу даних і прогнозування досягнута завдяки реалізації оцінювання одержаних результатів із використанням статистичних критеріїв якості на кожному етапі обробки даних, побудови моделей і прогнозування, а також завдяки можливості адаптації моделей до нових даних через повторний аналіз статистичних характеристик досліджуваних процесів і застосування комбінованих критеріїв адекватності моделей та якості оцінок прогнозів і зручному представленню проміжних та кінцевих результатів. Висновки.Запропонована методика використана для прогнозного моделювання окремих макроекономічних та фінансових процесів України. Отримані результати свідчать про те, що її можна успішно використовувати для розв’язання практичних задач побудови моделей і прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів в умовах невизначеностей різних типів, які зазвичай доводиться розглядати під час моделювання та прогнозування, використовуючи статистичні дані.

Background. The telecommunication field in Ukraine is dynamically developing continuously renewing its proposals for the market and consumer requirements. That is why a timely estimation of financial risks and optimization of financial expenses regarding development of new components and possible losses of clients is especially urgent problem today. Objective. The aim of the paper is to suggest an approach for estimation of financial risks and forecasting of the client loss and optimal service time utilization based on intellectual data analysis and behavior models. Methods. To determine the probability of customer loss the neural networks theory, gradient busting, random forest and logistic regression are used. The survival analysis models for possible client transition time to another company are developed. Results. The best model for forecasting the clients intending for transition to another telecommunication company turned out to be the one based on gradient busting. Conclusions. It was shown that timely estimation of financial losses, provoked by possible loss of clients, is an urgent task for intellectual data analysis. A perspective approach for optimization of the company financial resources is determining the time period related to possible loss of clients.

Проблематика. Сучасні фінансові й економічні процеси та ризики, що супроводжують їх розвиток, часто характеризуються складними елементами, містять нестаціонарні та нелінійні компоненти, які потребують створення спеціальних математичних моделей для їх адекватного опису і прогнозування. Для успішного розв’язання таких задач необхідно створювати відповідні системи підтримки прийняття рішень із використанням принципів системного аналізу. Мета дослідження. Розробити архітектуру інформаційних технологій системи підтримки прийняття рішень та її функціональ­ну схему для побудови математичних моделей економічних і фінансових процесів на основі статистичних даних та оцінювання фінансових ризиків. Така система повинна виконувати функції обробки невизначеностей і має бути реалізована на основі сучасних інформаційних технологій. Методика реалізації. Для розв’язання поставленої задачі використані методи математичного моделювання і прогнозування фінансових та економічних процесів; методи оцінювання фінансових ризиків на основі статистичних даних. Для практичної реалізації системи підтримки прийняття рішень використано сучасні інформаційні технології. Результати. Розроблено інформаційну технологію та систему підтримки прийняття рішень як практичний інструмент для моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у економіці та фінансах і оцінювання фінансових ризиків. Експериментальні результати обробки статистичних даних підтверджують коректність запропонованих рішень. Висновки. Запропоновано і реалізовано системну методологію для побудови систем підтримки прийняття рішень для математичного моделювання і прогнозування сучасних економічних і фінансових процесів та оцінювання фінансових ризиків, яка базується на таких принципах системного аналізу: ієрархічність системи, ідентифікація та врахування можливих ймовірнісних і статистичних невизначеностей, адаптивність моделей до даних, генерування альтернативних рішень та використання належної критеріальної бази на всіх етапах виконання обчислень.

In this research the energy density was calculated and the spin momentum density of Moon’s gravitational waves in the rectilinear coordinates’ system of Moon’s gravity and Earth’s global temperature. At first, we assumed an action principle that combines the gravitational field and gravitational waves, which formulate a closed system, together with Earth’s global temperature. And, then, we calculated the energy densities of those energy field and waves, which are calculated as their variances in the rectilinear coordinates, also to calculate their coefficients and standard errors of the calculated coefficients. The calculated results are consistent with the findings of our previous research [1], which shows the negative contribution of gravitational waves to Earth’s global temperature, while the gravitational field positively contributes to the global temperature. We also calculated spin momentum of Moon’s gravitational waves in the system of rectilinear coordinates.

Проблематика. Фінансові системи на глобальному рівні охоплюють усі ланки діяльності людини і мають значний вплив на інші види систем. При цьому вони характеризуються значною чутливістю до політичних та соціальних впливів, різних видів ризиків, а тому потребують сучасного й актуального інструментарію для моделювання, оцінювання і прогнозування ризиків. Мета дослідження. Розробити архітектуру інформаційних технологій для аналізу, оцінювання і прогнозування ризиків, які можуть бути реалізовані у вигляді інформаційної системи підтримки прийняття рішень, хмарних технологій та мікросервісів. Методика реалізації. Застосування клієнт-серверної архітектури для розробки інформаційної технології фінансового ризик-менеджменту, створення нових інформаційних технологій та розширеної системи підтримки прийняття рішень для прискореного аналізу, динамічного оцінювання, прогнозування та менеджменту ризи­ків у фінансових системах. Результати дослідження. Розширена інформаційна технологія та узагальнена інформаційна система підтримки прийняття рішень як система фінансового ризик-менеджменту, реалізована у вигляді клієнт-серверної архі­тек­тури, окремих застосувань у вигляді мікросервісів і хмарних сервісів для інтеграції в існуючу та функціо­нуючу систему ризик-менеджменту. Висновки. Надання дієвих засобів для моделювання, оцінювання та прогнозування ризиків дає фінансовим компаніям змогу ефективніше розподіляти фінансові ресурси, прогнозувати можливі фінансові втрати (їх ступінь і рівень) та мінімізувати їх наслідки за різними методами інтелектуального аналізу даних, застосовуючи засоби страхування та хеджування. На сьогодні високоефективним є використання саме інформаційних технологій на основі мікросервісів, яке дає змогу нарощувати функціональність і розширювати можливості вже існуючої на підприємстві системи ризик-менеджменту, додаючи та інтегруючи необхідні функції, методи та моделі у вигляді мікросервісів.

This research examined a possibility of the Moon’s gravitational-wave that may influence Earth’s global temperature, with a mathematical method of empirical analysis with the data of the global temperature, global carbon dioxide, and the distance between Moon and Earth. We made the regression analysis of the global temperature over the factors of Moon’s gravitational field taken from the General Theory of Relativity and from the Newton’s gravity theory, with the data of the carbon-dioxide. The result shows that Newton’s gravitational field is related to Earth’s global temperature, while the influence of Moon’s gravitational wave is negligible. However, we also found a possibility that the gravitational wave could contribute to Moon’s gravitational-field upon the analysis of multicollinearity of two factors taken from Newton’s theory and the General Theory of Relativity.

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 розв’язання 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.

Запропоновано концепцію розв’язання задач адаптивного прогнозування на основі методології системного аналізу, що ґрунтується 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.

Розглянуто актуальну задачу прогнозування нестаціонарних процесів сонячної активності альтернативними методами, яку розв’язують дослідники багатьох країн світу. Досліджувані процеси належать до класу нелінійних та нестаціонарних, що потребує вибору спеціальних методів для їх моделювання і прогнозування. Запропоновано підхід до прогнозування на основі трьох фільтрів: адаптивного фільтра Калмана, оптимального фільтра Калмана з оцінюванням параметрів за методом максимальної правдоподібності і ймовірнісного гранулярного фільтра. Вибір цих фільтрів зумовлено тим, що вони дають змогу враховувати у моделі випадкові зовнішні збурення і похибки ви-мірювань. Отримані результати обчислювальних експериментів свідчать про можливість застосування запропонованого підходу до розв’язання поставленої задачі. Більш точні результати короткострокового прогнозування експоненціально згладжених даних отримано за допомогою адаптивного фільтра. Аналіз якості результатів виконано за допомогою відомих статистичних характеристик якості, зокрема середньої абсолютної похибки у відсотках.

This research examined the influence of Moon’s gravitational-wave to Earth’s global warming process and the effects of time-trend and cyclic change of the distance between Moon and Earth. In the pervious research [1], we found that the Moon’s gravitational-wave could influence the process of the Earth’s global warming; and, we also found that Moon’s cyclic movement around Earth needed to be further investigated, because it gave a unique pattern of distribution in the data for the empirical analysis; while both global temperature and global carbon-dioxide increase almost linearly in the time-series. In this research we added dummy binary variables that simulate the trend of time and the cyclic changes. As a result we confirmed that the influence of Moon’s gravitational-wave is significant in the process of rising global temperature on Earth.

Досліджено принципи, методи, процедури та засоби системного підходу до аналізу та менеджменту ризиків. Наведено міжнародні загальновідомі стандарти менеджменту ризиків різних типів та показано класифікацію рейтингів фінансових ризиків. На прикладі банківських ризиків порівняно існуючі стандарти та показано можливості зведення існуючих підходів рейтингування в єдину структурну таблицю та оцінено довірчий інтервал імовірності настання фінансового ризику. Наведено основні особливості та характеристики категорії "ризик", а також якісні та кількісні характеристики для його оцінювання, формалізацію понять толерантності до ризику та прийнятного ризику і показано їх взаємозв’язок. На основі виконаного аналізу існуючих міжнародних підходів до менеджменту ризику запропоновано системну методологію аналізу та менеджменту ризиків, яка ґрунтується на основних принципах та методах системного аналізу; у ній враховано основні закономірності й особливості розвитку фінансових процесів, передбачено опрацювання невизначеностей різної природи, зумовлених особливостями фінансових даних, а також враховано міжнародну практику та включено нові комбіновані методи мінімізації фінансових ризиків.

Розглянуто загальні підходи до моделювання військових конфліктів. Побудовано ймовірнісно-статистичну модель для встановлення ймовірності настання військового конфлікту у вигляді байєсової мережі. Складність моделювання військового конфлікту полягає у високій динаміці взаємодійних систем з багатьма невідомими або невимірюваними змінними і параметрами. У створеній моделі враховано неповноту та нечіткість наявної інформації. Побудована модель має на меті не тільки виявлення існуючих взаємозв’язків та залежностей між вибраними процесами, а i прогнозування ймовірності виникнення майбутніх конфліктів на основі результатів аналізу поточної ситуації. Проведено моделювання з використанням наявних статистичних даних, виконано серію обчислювальних експериментів та аналіз отриманих результатів. Статистичні дані для формування вибірки даних взято з відкритих джерел. За побудованою моделлю оцінено ймовірність внутрішнього та зовнішнього конфліктів в Україні. Отримані числові результати відповідають реальній ситуації.

Крім очевидних переваг пошуку та використання інформації з мережі Інтернет, останнім часом почала проявлятися негативна тенденція — намагання користувачів мережі розпоряджатись нагромадженою інформацією та подавати її як продукт власної творчої праці. Для підвищення достовірності визначення унікальності тексту в роботі запропоновано побудову бази даних текстових фрагментів на основі комбінованої системи розпізнавання образів. Використання запропонованих технічних рішень дало змогу підвищити достовірність визначення частки унікальності тексту в середньому на 54%.

Запропоновано концепцію адаптивного моделювання фінансово-економічних процесів, яка ґрунтується на одночасному використанні регресійних моделей і оптимального фільтра Калмана для зменшення впливу випадкових збурень та похибок вимірювань статистичних даних. Створено програмне забезпечення, необхідне для виконання обчислювальних експериментів. Для вибраних фінансово-економічних процесів побудовано кілька регресійних моделей, додатково перетворених у простір станів. Випробування розробленої системи прогнозування на різних вибірках фінансових та економічних даних показало, що можна досягти прийнятних значень середньої абсолютної похибки близько 5–8 % для короткострокових прогнозів. Залежно від конкретної постановки задачі використано динамічні і статичні оцінки прогнозів для отримання потрібних точних оцінок. Застосування фільтра Калмана для попереднього оброблення даних (зменшення впливу випадкових збурень та шумів вимірів) і короткострокового прогнозування дає змогу додатково зменшити кількість похибок оцінок прогнозів на 1,5–2,0 %. У подальших дослідженнях передбачається створити спеціалізовану систему підтримання прийняття рішень для розв’язання задач прогнозування на основі ймовірнісно-статистичних методів.

This research analyzes the process of the explosion of the reactor core of Chernobyl nuclear plant in April 1986, using the tensor equations. These tensor equations show a movement of a vector in the three dimensional curvature coordinates of time, water flow, and void. The equations shows that this vector moves along the geodesic in the curvature coordinates, which is described by fundamental tensor (gµν), Christoffel symbol (Γαµνσ) and Ricci tensor (Rµν), where µ, ν, σ, α are suffixes that indicate the coordinates. The solution of the tensor equations shows that the geodesic of the vector has a singular point, which describes a turning point of the reactor core from the normal operation to the explosion, which we reported in our previous articles [1, 2].

Проаналізовано кредитні ризики фінансових організацій за допомогою методів інтелектуального аналізу даних. Фактичні статистичні дані, які характеризують позичальників кредитів, використано для побудови математичних моделей у формі рівнянь типу логіт, дерев рішень і байєсівських мереж. Якість побудованих моделей проаналізовано за множиною належних статистичних критеріїв, які забезпечують основу для вибору кращої альтернативної моделі. Із використанням двох вибірок банківських даних виконано ряд обчислювальних експериментів і виявлено кращі моделі у формі рівнянь типу логіт і байєсівські мережі. Передбачається розширити множину методів побудови математичних моделей і реалізувати ідею комбінування оцінок, згенерованих за альтернативними методами. Обґрунтовано доцільність розроблення та реалізацію спеціалізованої системи підтримання прийняття рішень для виконання досліджень у галузі оцінювання та прогнозування фінансових ризиків.

Подано результати застосування методів інтелектуального аналізу даних до актуарного моделювання та оцінювання ризиків страхових компаній. Як математичний апарат використано узагальнені лінійні моделі, метод групового врахування аргументів та нечіткий метод групового врахування аргументів, а також байєсівський підхід до оцінювання невідомих параметрів моделей. На підставі фактичних статистичних даних з галузі страхування побудовано нові узагальнені лінійні моделі для подальшого застосування під час оцінювання ризику втрат страхових компаній, розроблено й апробовано мережу Байєса для оцінювання ризику банкрутства страхових компаній у разі настання страхового випадку. Прийнятною для подальшого використання виявилась модель з гамма-розподілом та логарифмічною функцією зв’язку, параметри якої отримано за чотири ітерації алгоритму оцінювання. Великий ризик банкрутства страхових компаній свідчить про відсутність ефективного механізму управління коштами як власного капіталу, так і надходжень, отриманих від страхових договорів. Застосування методів інтелектуального аналізу даних є ефективним підходом до розв’язання задач прогнозування та оцінювання ризиків актуарних процесів.

This research examines a possibility of a disturbance by Moon’s gravitational wave to the Earth’s global warming process in comparison with the increase of global volume of carbon dioxide. Because the general theory of relativity that predicts the gravitational wave of a planet has a dimension of 1/(distance)2, we analyzed the data sets of global temperature and global carbon dioxide, with this dimension of gravitational wave using Least Squares Estimation of Linear Classical Regression Model, Generalized Classical Regression Model, and Nonlinear Regression Model. The results suggest that there is a disturbance to the process of global warming by the Moon’s gravitational wave. However, there is uncertainty for this conclusion because the Moon’s rotational movement around Earth gives different type of distributions of its sample data, while global temperature and carbon dioxide increase proportionally accordingly to available time-series.

This research analyzed the water flow and bubble (void) of nuclear reactor core of Chernobyl Power Plant, for 5 seconds before the explosion, using a mathematical model of two-dimensional spherical coordinates. To solve the problem, we considered this phenomenon as an analogy of Newtonian gravity theory, which had been solved in Schwarzchild Solution. As a result, the calculated radius of the spherical space of water and bubble indicated the maximum limit, at which the reactor core lost the control of reactor power. And, then, a regression analysis, with exponential model, confirmed the influence of bubble and water to the reactor’s power.

This study uses the methodology of empirical analysis for analyzing the transient mode of the nuclear reactor core, a few second before the explosion at the time of the Chernobyl accident. The parameters were selected from the published articles [1]. A scenario was assumed for this analysis, such as the reduction of the flow rate of the Main Circulation Pump, and regression models were constructed to examine this scenario. The results of the models application were examined, and conclusions were made regarding the reduction of the flow rate of the Main Circulation Pump and the reactivity during the last few seconds to the explosion.