L.V. Labunets

Лабунец Леонид Витальевич – доктор технических наук, старший научный сотрудник, заведующий кафедрой информационных систем в экономике и управлении НОУ ВПО «Российский новый университет», профессор кафедры «Системы обработки информации и управления» МГТУ им. Н.Э. Баумана
тел.: 8-495-727-35-34, e-mail: llv_rosnou@labnet.ru, тел.: 8-499-267-54-34, e-mail:llv_bmstu@labnet.ru

Байесовская модель скоринга биржевых активов

Title: 
The Bayesian scoring model of exchange assets
Год/Year: 
2014
№: 
4
Начальная страница/First page: 
74
Краткое описание: 
В статье представлена методика скоринга биржевых активов на примере акций российских компаний. Методика основана на применении моделей и алгоритмов интеллектуального анализа данных в виде системы фундаментальных финансовых показателей деятельности компании. Рассмотрены процедуры лингвистического анализа распределений мультипликаторов, а также формирования и оценки параметров нечеткого байесовского классификатора инвестиционного качества акций. Приведены результаты скоринга акций российских компаний.
Short description: 
The technique of scoring exchange assets on the example of shares of Russian companies is presented. The technique is based on the use of models and algorithms of data mining in the form of a system of fundamental fi nancial multiples of the companies. The procedures linguistic analysis of the distributions multipliers, as well as formation and estimation of parameters of fuzzy Bayesian classifi er the Investment quality shares are considered. The results of the scoring of shares of Russian companies are presented

Нечетко-множественная кластеризация поступлений в московский бюджет от рынка наружной рекламы

Title: 
Fuzzy clastering of the revenue in Moscow’s budget from the outdoor advertising
Год/Year: 
2014
№: 
4
Начальная страница/First page: 
55
Краткое описание: 
В статье на основе методов интеллектуального анализа данных продемонстрирована взаимосвязь вероятностных и нечетко- множественных подходов к анализу и моделированию поступлений в московский бюджет от объектов наружной рекламы (ОНР). Представлена методика лингвистического анализа распределения поступлений в бюджет в виде аппроксимации гистограммы, сглаженной сдвигом полигауссовой модели. Рассмотрены основные этапы нечеткого логического вывода и кластеризации ОНР по критерию поступлений с помощью байесовского классификатора и метода главных компонент.
Short description: 
On the basis of Data Mining methods demonstrated the interrelation of probabilistic and fuzzy-set approaches to the analysis and modeling of revenue in the Moscow’s budget from the market of outdoor advertising objects. The technique of linguistic analysis for distribution of the revenue in Moscow’s budget in the form of poly-Gaussian approximation of the average shift histogram is presented. The content of the main stages of fuzzy inference and clustering of outdoor advertising objects by the revenue criterion using Bayesian classifi er and principal components analysis are examined.
Subscribe to RSS - L.V. Labunets