Системно-когнитивный анализ временных рядов на примере фондового рынка
Рассмотрение на сегменте фондового рынка технологии и методики применения системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы "Эйдос". Опсание когнитивной структуризации и формализации предметной области с целью моделирования временных рядов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.04.2017 |
| Размер файла | 2,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
69
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S58
70
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S59
71
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S6
72
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S60
73
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S61
74
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S62
75
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S63
76
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S7
77
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S8
78
СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СУТОЧНОГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД-S9
79
СРЕДНИЙ ТРЕНД СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-8.88, -5.96}
80
СРЕДНИЙ ТРЕНД СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-5.96, -3.03}
81
СРЕДНИЙ ТРЕНД СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-3.03, -0.10}
82
СРЕДНИЙ ТРЕНД СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-0.10, 2.82}
83
СРЕДНИЙ ТРЕНД СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {2.82, 5.75}
84
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {0.00, 3.08}
85
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {3.08, 6.17}
86
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {6.17, 9.25}
87
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {9.25, 12.33}
88
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА СУТОЧНОГО КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {12.33, 15.42}
89
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-136972.73, -100856.93}
90
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-100856.93, -64741.14}
91
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-64741.14, -28625.35}
92
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-28625.35, 7490.45}
93
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {7490.45, 43606.24}
94
СРЕДНИЙ ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-17167.01, -12729.17}
95
СРЕДНИЙ ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-12729.17, -8291.33}
96
СРЕДНИЙ ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-8291.33, -3853.49}
97
СРЕДНИЙ ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-3853.49, 584.35}
98
СРЕДНИЙ ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {584.35, 5022.19}
99
СТ.ОТК.ТРЕНДА СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {0.00, 9699.80}
100
СТ.ОТК.ТРЕНДА СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {9699.80, 19399.61}
101
СТ.ОТК.ТРЕНДА СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {19399.61, 29099.41}
102
СТ.ОТК.ТРЕНДА СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {29099.41, 38799.22}
103
СТ.ОТК.ТРЕНДА СРЕДНЕГО ТРЕНДА КУРСА НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {38799.22, 48499.02}
104
ОБЪЕМ СДЕЛКИ: {256000.00, 1617383819.00}
105
ОБЪЕМ СДЕЛКИ: {1617383819.00, 3234511638.00}
106
ОБЪЕМ СДЕЛКИ: {3234511638.00, 4851639457.00}
107
ОБЪЕМ СДЕЛКИ: {4851639457.00, 6468767276.00}
108
ОБЪЕМ СДЕЛКИ: {6468767276.00, 8085895095.00}
109
ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-37280.73, -29804.61}
110
ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-29804.61, -22328.50}
111
ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-22328.50, -14852.38}
112
ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-14852.38, -7376.26}
113
ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-7376.26, 99.86}
114
СРЕДНИЙ ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-5346.93, -4273.44}
115
СРЕДНИЙ ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-4273.44, -3199.94}
116
СРЕДНИЙ ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-3199.94, -2126.45}
117
СРЕДНИЙ ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-2126.45, -1052.95}
118
СРЕДНИЙ ТРЕНД ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-1052.95, 20.54}
119
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {0.00, 2819.06}
120
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {2819.06, 5638.11}
121
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {5638.11, 8457.16}
122
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {8457.16, 11276.22}
123
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {11276.22, 14095.28}
124
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-10087125.90, -8035574.11}
125
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-8035574.11, -5984022.31}
126
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-5984022.31, -3932470.52}
127
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-3932470.52, -1880918.72}
128
ТРЕНД СРЕДНЕГО ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-1880918.72, 170633.08}
129
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-1260714.26, -998395.35}
130
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-998395.35, -736076.45}
131
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-736076.45, -473757.54}
132
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-473757.54, -211438.64}
133
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-211438.64, 50880.27}
134
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {0.00, 714061.74}
135
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {714061.74, 1428123.48}
136
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {1428123.48, 2142185.21}
137
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {2142185.21, 2856246.95}
138
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА ОБЪЕМА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {2856246.95, 3570308.69}
139
КОЛИЧЕСТВО СДЕЛОК: {573.00, 37541.40}
140
КОЛИЧЕСТВО СДЕЛОК: {37541.40, 74509.80}
141
КОЛИЧЕСТВО СДЕЛОК: {74509.80, 111478.20}
142
КОЛИЧЕСТВО СДЕЛОК: {111478.20, 148446.60}
143
КОЛИЧЕСТВО СДЕЛОК: {148446.60, 185415.00}
144
ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-449.83, -342.47}
145
ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-342.47, -235.10}
146
ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-235.10, -127.74}
147
ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-127.74, -20.37}
148
ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА ДЕНЬ НАЗАД: {-20.37, 87.00}
149
СРЕДНИЙ ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-61.94, -45.36}
150
СРЕДНИЙ ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-45.36, -28.79}
151
СРЕДНИЙ ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-28.79, -12.22}
152
СРЕДНИЙ ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-12.22, 4.35}
153
СРЕДНИЙ ТРЕНД КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {4.35, 20.92}
154
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {0.00, 36.26}
155
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {36.26, 72.52}
156
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {72.52, 108.79}
157
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {108.79, 145.05}
158
СТАНД.ОТКЛ.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {145.05, 181.31}
159
ТРЕНД СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-84084.25, -59363.54}
160
ТРЕНД СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-59363.54, -34642.83}
161
ТРЕНД СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-34642.83, -9922.12}
162
ТРЕНД СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-9922.12, 14798.58}
163
ТРЕНД СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {14798.58, 39519.29}
164
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-10565.98, -7456.05}
165
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-7456.05, -4346.12}
166
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-4346.12, -1236.18}
167
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {-1236.18, 1873.75}
168
СР.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛИЧЕСТВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {1873.75, 4983.68}
169
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛ-ВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {0.00, 5960.05}
170
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛ-ВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {5960.05, 11920.10}
171
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛ-ВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {11920.10, 17880.15}
172
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛ-ВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {17880.15, 23840.20}
173
СТ.ОТК.ТРЕНДА СР.ТРЕНДА КОЛ-ВА СДЕЛОК НА НЕДЕЛЮ НАЗАД: {23840.20, 29800.26}
Справочники классификационных и описательных шкал и градаций приведены полностью. Режим _152 системы «Эйдос» позволяет сформировать справочники классификационных и описательных шкал и градаций со следующими максимальными размерностями:
1. Максимальное суммарное количество классификационных и описательных шкал: 256.
2. Максимальное количество градаций классификационных шкал: 4000.
3. Максимальное количество градаций описательных шкал: 4000.
4. Максимальное количество объектов обучающей выборки: 65536.
Причем ограничения 1 и 4 обусловлены ограничениями самого MS Excel. C другой стороны случаи, когда этих размерностей недостаточно, встречаются довольно редко, хотя и но встречались в практике авторов. При этом были разработаны технологии, обобщающие режим _152 на эти конкретные случаи. При этом использовалось предварительное объединение нескольких баз данных максимальных для MS Excel размерностей, а затем по сути использовалась та же самая технология, которая описывается в данной статье.
Отметим, что размерность примера, рассматриваемого в данной статье составляет:
1. Суммарное количество классификационных и описательных шкал: 26 (максимальное: 256).
2. Количество градаций классификационных шкал: 72 (максимальное: 4000).
3. Количество градаций описательных шкал: 173 (максимальное: 4000).
4. Количество объектов обучающей выборки: 935 (максимальное: 65536).
Мы видим, что размерность рассматриваемого примера во много раз меньше, чем обеспечивается непосредственным применением MS Excel и режима _152 системы «Эйдос».
3. Подготовка обучающей выборки.
С использованием ранее сформированных классификационных и описательных шкал и градаций непосредственно на основе исходных данных, приведенных в таблице 2 режимом _152 системы «Эйдос» формируется обучающая выборка.
Обучающая выборка состоит из двух баз данных, связанных друг с другом отношением «Один-ко-многим» по ключевому полю: KOD_IST, включающих заголовки объектов обучающей выборки и коды признаков (таблицы 15 и 16):
Таблица 14 База данных заголовков объектов обучающей выборки (фрагмент)
|
KOD_IST |
NAME_IST |
OBJ_1 |
OBJ_2 |
OBJ_3 |
|
|
1 |
18.07.05 |
3 |
9 |
28 |
|
|
2 |
19.07.05 |
3 |
9 |
15 |
|
|
3 |
20.07.05 |
3 |
9 |
70 |
|
|
4 |
21.07.05 |
3 |
9 |
43 |
|
|
5 |
22.07.05 |
3 |
9 |
11 |
|
|
6 |
25.07.05 |
2 |
9 |
40 |
|
|
7 |
26.07.05 |
2 |
9 |
19 |
|
|
8 |
27.07.05 |
3 |
9 |
46 |
|
|
9 |
28.07.05 |
2 |
9 |
58 |
|
|
10 |
29.07.05 |
3 |
9 |
29 |
|
|
11 |
01.08.05 |
3 |
9 |
16 |
|
|
12 |
02.08.05 |
3 |
9 |
51 |
|
|
13 |
03.08.05 |
3 |
9 |
26 |
|
|
14 |
04.08.05 |
3 |
9 |
14 |
|
|
15 |
05.08.05 |
3 |
9 |
41 |
|
|
16 |
08.08.05 |
2 |
10 |
36 |
|
|
17 |
09.08.05 |
3 |
10 |
53 |
|
|
18 |
10.08.05 |
2 |
10 |
67 |
|
|
19 |
11.08.05 |
2 |
10 |
69 |
|
|
20 |
12.08.05 |
3 |
10 |
38 |
|
|
21 |
15.08.05 |
3 |
9 |
20 |
|
|
22 |
16.08.05 |
3 |
9 |
72 |
|
|
23 |
17.08.05 |
3 |
9 |
18 |
|
|
24 |
18.08.05 |
3 |
9 |
71 |
|
|
25 |
19.08.05 |
3 |
9 |
43 |
|
|
26 |
22.08.05 |
3 |
9 |
37 |
|
|
27 |
23.08.05 |
3 |
9 |
28 |
|
|
28 |
24.08.05 |
2 |
9 |
45 |
|
|
29 |
25.08.05 |
3 |
9 |
23 |
|
|
30 |
26.08.05 |
3 |
9 |
13 |
|
|
31 |
29.08.05 |
3 |
9 |
65 |
|
|
32 |
30.08.05 |
2 |
9 |
32 |
|
|
33 |
31.08.05 |
3 |
9 |
37 |
|
|
34 |
01.09.05 |
3 |
9 |
53 |
|
|
35 |
02.09.05 |
3 |
9 |
27 |
|
|
36 |
05.09.05 |
2 |
9 |
49 |
|
|
37 |
06.09.05 |
2 |
9 |
25 |
|
|
38 |
07.09.05 |
3 |
9 |
43 |
|
|
39 |
08.09.05 |
3 |
9 |
59 |
|
|
40 |
09.09.05 |
3 |
9 |
64 |
|
|
41 |
12.09.05 |
3 |
9 |
68 |
|
|
42 |
13.09.05 |
2 |
9 |
69 |
|
|
43 |
14.09.05 |
3 |
9 |
72 |
|
|
44 |
15.09.05 |
3 |
9 |
35 |
|
|
45 |
16.09.05 |
3 |
9 |
52 |
|
|
46 |
19.09.05 |
3 |
9 |
61 |
|
|
47 |
20.09.05 |
3 |
9 |
66 |
|
|
48 |
21.09.05 |
3 |
9 |
68 |
|
|
49 |
22.09.05 |
2 |
9 |
69 |
|
|
50 |
23.09.05 |
3 |
9 |
70 |
|
|
51 |
26.09.05 |
3 |
9 |
43 |
|
|
52 |
27.09.05 |
3 |
9 |
35 |
|
|
53 |
28.09.05 |
3 |
9 |
35 |
|
|
54 |
29.09.05 |
3 |
9 |
52 |
|
|
55 |
30.09.05 |
3 |
9 |
57 |
|
|
56 |
03.10.05 |
3 |
9 |
63 |
|
|
57 |
04.10.05 |
2 |
9 |
27 |
|
|
58 |
05.10.05 |
2 |
9 |
17 |
Таблица 15 База данных признаков объектов обучающей выборки (фрагмент)
|
KOD_IST |
PR1 |
PR2 |
PR3 |
PR4 |
PR5 |
PR6 |
PR7 |
PR8 |
PR9 |
PR10 |
PR11 |
|
|
1 |
1 |
6 |
13 |
16 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
1 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
2 |
1 |
6 |
13 |
16 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
2 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
3 |
1 |
6 |
13 |
16 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
3 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
4 |
1 |
6 |
13 |
16 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
4 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
5 |
1 |
6 |
14 |
16 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
5 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
6 |
1 |
6 |
14 |
16 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
6 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
7 |
1 |
6 |
13 |
59 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
7 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
8 |
1 |
6 |
13 |
34 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
8 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
9 |
1 |
6 |
13 |
21 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
9 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
10 |
1 |
6 |
13 |
76 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
10 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
11 |
1 |
6 |
13 |
49 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
11 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
12 |
1 |
6 |
13 |
17 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
12 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
13 |
1 |
6 |
13 |
46 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
13 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
14 |
1 |
6 |
13 |
25 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
14 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
15 |
1 |
6 |
13 |
52 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
15 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
146 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
16 |
1 |
6 |
13 |
64 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
16 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
17 |
1 |
6 |
13 |
35 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
17 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
18 |
1 |
6 |
13 |
22 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
18 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
151 |
156 |
162 |
167 |
169 |
|
|
19 |
1 |
6 |
13 |
57 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
19 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
156 |
162 |
167 |
169 |
|
|
20 |
1 |
6 |
13 |
32 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
20 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
156 |
162 |
167 |
169 |
|
|
21 |
1 |
6 |
13 |
20 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
21 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
151 |
156 |
162 |
167 |
169 |
|
|
22 |
1 |
6 |
14 |
47 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
22 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
150 |
156 |
162 |
167 |
169 |
|
|
23 |
1 |
6 |
13 |
42 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
23 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
24 |
1 |
6 |
13 |
59 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
24 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
25 |
1 |
6 |
13 |
73 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
25 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
26 |
1 |
6 |
14 |
75 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
26 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
27 |
1 |
6 |
13 |
44 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
27 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
153 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
28 |
1 |
6 |
13 |
26 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
28 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
29 |
1 |
6 |
13 |
78 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
29 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
30 |
1 |
6 |
13 |
24 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
30 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
31 |
1 |
6 |
13 |
77 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
31 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
32 |
1 |
6 |
13 |
49 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
32 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
33 |
1 |
6 |
13 |
43 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
33 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
34 |
1 |
6 |
13 |
34 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
34 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
35 |
1 |
6 |
13 |
51 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
35 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
154 |
162 |
167 |
169 |
|
|
36 |
1 |
6 |
13 |
29 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
36 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
37 |
1 |
6 |
13 |
19 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
37 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
38 |
1 |
6 |
13 |
71 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
38 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
39 |
1 |
6 |
14 |
38 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
39 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
40 |
1 |
6 |
13 |
43 |
81 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
40 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
41 |
1 |
6 |
13 |
59 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
41 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
42 |
1 |
6 |
13 |
33 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
42 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
43 |
1 |
6 |
13 |
55 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
43 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
44 |
1 |
6 |
13 |
31 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
44 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
45 |
1 |
6 |
13 |
49 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
45 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
150 |
155 |
159 |
164 |
173 |
|
|
46 |
1 |
6 |
13 |
65 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
46 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
47 |
1 |
6 |
13 |
70 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
47 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
48 |
1 |
6 |
13 |
74 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
48 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
151 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
49 |
1 |
6 |
13 |
75 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
49 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
50 |
1 |
6 |
13 |
78 |
82 |
84 |
92 |
97 |
99 |
104 |
113 |
|
|
50 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
51 |
1 |
6 |
13 |
41 |
82 |
84 |
93 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
51 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
151 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
52 |
1 |
6 |
13 |
58 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
52 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
164 |
173 |
|
|
53 |
1 |
6 |
13 |
67 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
53 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
54 |
1 |
6 |
13 |
72 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
54 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
55 |
1 |
6 |
13 |
74 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
55 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
147 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
56 |
1 |
6 |
13 |
75 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
56 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
57 |
1 |
6 |
13 |
76 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
57 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
152 |
155 |
162 |
167 |
169 |
|
|
58 |
1 |
6 |
13 |
49 |
82 |
84 |
92 |
98 |
99 |
104 |
113 |
|
|
58 |
119 |
128 |
133 |
134 |
139 |
148 |
151 |
155 |
162 |
167 |
169 |
База заголовков объектов обучающей выборки содержит по каждому из объектов следующую информацию:
- код объекта обучающей выборки;
- наименование источника информации;
- коды классов (градаций классификационных шкал), к которым относится данный объект.
База признаков объектов обучающей выборки по каждому из объектов содержит его код и коды всех признаков (градаций описательных шкал), которыми он обладает.
Всего в исследуемой базе данных приведена информация о 935 объектах обучающей выборки (дней), а в таблицах 15 и 16 в связи с ограничениями на объем статьи мы ограничились информацией о 58 объектах.
Пример анкеты, описывающей объект обучающей выборки приведен в таблице 17:
Выводы
Таким образом созданы все предпосылки для выполнения следующих этапов СК-анализа: синтеза и верификации семантической информационной модели одного из сегментов фондового рынка, а затем ее применению для решения задач прогнозирования, принятия решений и исследования предметной области. Этим вопросам авторы надеются посвятить последующие работы.
Литература
1. Лебедев Е.А. Исследование достоверности оптимизированной модели скоринга путем прогнозирования кредитных историй заемщиков, данные которых не использовались при синтезе модели. // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2007. - №06(30). - Шифр Информрегистра: 0420700012\0107. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/16.pdf. -12 с.
2. Лебедев Е.А. Оценка рисков кредитования физических лиц (проблема исследования, ее актуальность и идея решения). // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2006. - №01(17). - Шифр Информрегистра: 0420600012\0012. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2006/01/pdf/13.pdf. -5 с.
3. Лебедев Е.А. Прогнозирование кредитоспособности физических лиц на основе применения АСК-анализа (проблема исследования, ее актуальность и идея решения). // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2006. - №05(21). - Шифр Информрегистра: 0420600012\0106. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2006/05/pdf/06.pdf. -14 с.
4. Лебедев Е.А. Прогнозирование рисков кредитования физических лиц с применением системно-когнитивного анализа. Научное обеспечение агропромышленного комплекса: материалы 7-й региональной научно-практической конференции молодых ученых. - Краснодар: КубГАУ, 2005. -13 с.
5. Лебедев Е.А. Прогнозирование рисков при кредитовании физических лиц на основе применения новых математических и инструментальных методов экономики (скоринг). Научное издание «Математические методы и информационно-технические средства» Труды 2 Всероссийской научно-практической конференции 23 июня 2006г. - Краснодар: Краснодарский университет МВД России, 2006. С.45-46.
6. Лебедев Е.А. Синтез скоринговой модели методом системно-когнитивного анализа. // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2007. - №05(29). - Шифр Информрегистра: 0420700012\0092. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2007/05/pdf/14.pdf. -14 с.
7. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2002. - 605 с.
8. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"): Монография (научное издание). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. -280с.
9. Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система анализа, мониторинга и прогнозирования состояний многопараметрических динамических систем "ЭЙДОС-Т". Свидетельство РосАПО №940328. Заяв. № 940324. Опубл. 18.08.94. - 50с.
10. Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов "ЭЙДОС". Свидетельство РосАПО №940217. Заяв. № 940103. Опубл. 11.05.94. - 50с.
11. Луценко Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система "ЭЙДОС". Пат. № 2003610986 РФ. Заяв. № 2003610510 РФ. Опубл. от 22.04.2003.
12. Луценко Е.В., Коржаков В.Е., Лаптев В.Н. Теоретические основы и технология применения системно-когнитивного анализа в автоматизированных системах обработки информации и управления (АСОИУ) (на примере АСУ вузом): Под науч. ред. д.э.н., проф. Е.В.Луценко. Монография (научное издание). - Майкоп: АГУ. 2009. - 520 с.
13. Луценко Е.В., Лебедев Е.А. Определение кредитоспособности физических лиц и риски их кредитования. - М.: Финансы и кредит, ноябрь 2006 - № 32(236). 2,157
14. Луценко Е.В., Лебедев Е.А. Подсистема автоматического формирования двоичного дерева классов семантической информационной модели (Подсистема "Эйдос-Tree") (патент 1). Пат. № 2008610096 РФ. Заяв. № 2007613721 РФ. Опубл. от 09.01.2008. - 50 с.
15. Луценко Е.В., Лебедев Е.А. Подсистема формализации семантических информационных моделей высокой размерности с сочетанными описательными шкалами и градациями (Подсистема "ЭЙДОС-Сочетания"). Пат. № 2008610775 РФ. Заяв. № 2007615168 РФ. Опубл. от 14.02.2008. - 50 с.
16. Луценко Е.В., Шеляг М.М. Подсистема синтеза семантической информационной модели и измерения ее внутренней дифференциальной и интегральной валидности (Подсистема "Эйдос-м25"). Пат. № 2007614570 РФ. Заяв. № 2007613644 РФ. Опубл. от 11.10.2007.
17. Луценко Е.В., Шульман Б.Х. Универсальная автоматизированная система анализа и прогнозирования ситуаций на фондовом рынке «ЭЙДОС-фонд». Свидетельство РосАПО №940334. Заяв. № 940336. Опубл. 23.08.94. - 50с.
18. Официальный сайт Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ), [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.micex.ru
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.
курсовая работа [527,2 K], добавлен 28.05.2009Классификация информационно-управляющих систем, технологии их проектирования. Функциональное назначение модулей корпоративной ИУС, анализ современного состояния рынка в этой области, описание архитектуры. Методологии моделирования предметной области.
презентация [498,3 K], добавлен 14.10.2013Анализ временных рядов. Разработка программы для среды визуального проектирования Borland Delphi 7.0. Математическая формулировка задачи. Структурная схема программы. Описание реализации технологии COM, динамических библиотек, возможностей программы.
курсовая работа [4,3 M], добавлен 14.11.2010Формализованное описание закона Pearson Type V. Характеристика методов получения выборки с распределением Pearson Type V. Исследование временных рядов с шумом заданным Rayleigh. Экспериментальное исследование средней трудоемкости Pirson Type V и Rayleigh.
курсовая работа [4,5 M], добавлен 20.06.2010Определения "ряд" и "сумма ряда". Свойства и сходимость сумм числового ряда. Основные методики приближенного нахождения суммы бесконечных рядов. Методы расчета сумм числовых рядов и формулы суммирования. Особенности разложения по специальным функциям.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 09.01.2017Разработка системы прогнозирования временных рядов динамики продаж товаров с учетом факторов влияния ForExSal, предназначенной для определения краткосрочного прогноза предполагаемого спроса. Анализ концептуальной и функциональной схемы работы системы.
отчет по практике [1,9 M], добавлен 27.03.2011Краткая характеристика PI System и контура управления tic-104. Анализ и планирование требований к модулю tic-104. Проектирование модуля tic-104. Внедрение модуля в приложение PI ProcessBook. Доступ к данным временных рядов PI. Модульная база данных.
курсовая работа [38,1 K], добавлен 09.05.2011Основные теоретические положения объектно–ориентированной технологии программирования. Характеристика языка и словарь моделирования UML. Представление управления моделью. Построение диаграммы классов и описание функционирования предметной области.
курсовая работа [859,4 K], добавлен 11.05.2015Предмет и этапы когнитивного анализа задач, его основные методы и их реализация на псевдокодовом языке. Виды факторов, использующихся при когнитивном моделировании систем. Предъявляемые к библиотеке требования, оценка ее экономической эффективности.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 29.01.2013Защита информации и ее сжатие. Поиск, распознавание информационных объектов (текста и образов). Роль ключа в шифровании. Прогнозирование временных рядов. Классификация документов, выбор и оценка многокритериальных альтернатив. Принятие решений и вывод.
реферат [140,1 K], добавлен 19.10.2008