Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики




Скачать 417.35 Kb.
НазваниеПрименение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики
страница1/9
Дата25.02.2013
Размер417.35 Kb.
ТипАвтореферат
  1   2   3   4   5   6   7   8   9


БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

УДК 349.2

Полищук

Анна Юрьевна

Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей.

Выпускная работа по
«Основам информационных технологий»


Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики

Специальность 1-25 80 08 — математические и инструментальные методы в экономике

Научные руководители:
кандидат технических наук, доцент
Лапицкая Н.В.,
старший преподаватель Кожич П.П.



Минск 2012

Оглавление


Оглавление 2

Список обозначений 3

Введение 4

Глава 1

Теоретико-методологические основы приминения нейронных сетей при моделировании экономических процессов 7

1.1 Теоретические основы применения нейронных сетей при моделировании. Хронология возникновения науки о ИНС. 7

1.2 Основные макроэкономические показатели 9

1.3 Анализ динамики результативных показателей национальной экономики Республики Беларусь 9

1.4 Современные методы прогнозирования ВВП 12

Глава 2

Использование современных информационных технологий в нейросетевом моделировании 14

2.1 Программное обеспечение 14

2.2 Прогнозирование ВВП с помощью пакета Neuroshell 2. 18

2.3 Прогнозирование комплексного показателя экономического развития с помощью МГУА 19

Глава 3

Эффективность прогнозирования с помощью искусственных нейронных сетей 28

Заключение 29

Библиографический список 31

Приложение А 34

Предметный указатель к реферату 34

Приложение Б 35

Интернет ресурсы в предметной области исследования 35

Приложение В 37

Действующий личный сайт в WWW 37

Приложение Г 39

Граф научных интересов
магистранта Полищук Анны Юрьевны 39

Приложение Д 42

Тестовые вопросы по ОИТ 42

Приложение Е 43

Презентация магистерской (кандидатской) диссертации 43

Список обозначений


ИНС - Искусственная нейронная сеть

ОМП - Основные макроэкономические показатели

МГУА - Метод группового учета аргументов

ИС - Информационная система

ИТ - Информационные технологии

ИИ - Искусственный интеллект

ARIMA - autoregressive integrated moving average - интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего

Введение


Искусственные нейронные сети прочно вошли и закрепились в нашей жизни. На данный момент нейросетевые инструменты и модели широко используются при решении самых различных задач там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В списке задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям (ИНС), можно назвать следующие: распознавание образов, кластеризация, психодиагностика, хемо информатика, игра на бирже, фильтрация спама, проверка проведения подозрительных операций по банковским картам, системы безопасности и видеонаблюдения — и это еще не все. Применение нейронных сетей показывает отличные результаты практически в каждой области применения.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.

Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и/или каких-то существующих в настоящий момент факторов.

Современная ситуация в мировой экономике полна противоречий. Страны развиваются в условиях глобализации, интернационализации, укрепления внешнеторговых процессов и международной интеграции, возрастающей роли информационных технологий во всех сферах жизни общества. При этом все чаще возникают ситуации нестабильности и кризисов, касающиеся даже самых экономически устойчивых стран. В таких условиях основная цель каждого государства - обеспечить стабильный рост экономики, вовремя предугадать и распознать потенциальные «проблемные» зоны и процессы, требующие вмешательства.

Макроэкономические показатели или индикаторы характеризуют состояние экономики. Четкое понимание экономической сущности этих показателей и их взаимного влияния друг на друга – это основа для разработки политики регулирования экономических процессов в государстве. В экономике государства одновременно действуют многочисленные макроэкономические процессы, и часто - в противоположных направлениях. Очень трудно охватить и понять всё это многообразие экономических явлений и процессов, тем более установить зависимости между ними. Для этого используется моделирование макроэкономических процессов, то есть построение макроэкономических моделей.

Актуальность данной работы состоит в том, что адекватное и эффективное прогнозирование и моделирование макроэкономических процессов является целью любого государства, проблема точных самообучающихся моделей остро стоит перед министерством экономики любой страны; та же ситуация повторяется на уровне предприятий.

Предмет исследования – ИНС как инструмент для построения модели с последующим прогнозированием основных макроэкономических показателей.

Целью данной работы является нахождение состоятельной экономико-математической модели выбранного показателя, на основе которой может быть проведен анализ и прогнозирование последующей оценкой динамики и влияющих на выходной параметр данных.

Задачами работы являлись:

  • рассмотрение основных существующих макроэкономических показателей экономики стран мира

  • исследование методов нейросетевого моделирования прогнозирования экономических данных

  • обзор основных программных продуктов, использующих нейросетевые алгоритмы

  • разработка модели ВВП на основе ИНС

  • анализ модели и оценка полученных данных на состоятельность

Теоретической и методологической базой исследования послужили фундаментальные и прикладные исследования в области экономико-математического моделирования, изложенные в работах российских и зарубежных ученых; научные публикации по проблемам прогнозирования экономических показателей, материалы научных конференций.

Эмпирическая база исследования представлена двумя блоками:

статистические данные по динамике основных показателей экономики Республики Беларусь

данные, полученные в результате составления модели для получения прогнозных показателей входных параметров с помощью модели ARIMA

Научная новизна работы заключается в разработке новых теоретических и методических подходов к проблеме моделирования макроэкономических показателей как основы для составления прогноза.

Практическая значимость работы состоит в разработке методических рекомендаций по составлению прогнозов и на их основе получении новых механизмов нахождения резервов роста и данных для регулирования экономики.

В работе использовались теоретические и эмпирические методы, среди которых теоретический анализ, синтез, научное обобщение, аналогия, прогнозирование, анализ документов, контент-анализ прессы, сравнительный анализ научных источников и нормативно-правовой базы от международного до регионального уровня, вторичный анализ данных, полученных другими исследовательскими коллективами.

Проверка и повышение надежности интерпретации осуществлялась путем сопоставления полученных данных с результатами исследований других работ подобного рода, результатами исследований, опубликованных в открытой печати.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9

Похожие:

Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconПрименение информационных технологий при анализе робастности последовательного критерия Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистрантки кафедры теории вероятностей и математической статистики
Применение информационных технологий при анализе робастности последовательного критерия
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconПрименение информационных технологий в туризме: создание эффективного сайта турфирмы Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры международного туризма факультета международных отношений
Применение информационных технологий в туризме: создание эффективного сайта турфирмы
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconПрименение информационных технологий для изучения концепции ориентализма в постколониальной теории Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры нового и новейшего времени
Применение информационных технологий для изучения концепции ориентализма в постколониальной теории
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconПрименение информационных технологий в исследованиях почитания Казанской иконы Божией Матери Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистрантки кафедры богословия
Специальность 1 – 21 80 01 Религиоведение, философская антропология, философия культуры
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconИспользование информационных технологий при реализации операций лизинга Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры банковской и финансовой экономики
Авиа- и железнодорожные компании берут в лизинг огромное количество оборудования, многие компании и мотели берут в лизинг свое имущество,...
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconИнформационные технологии в международном энергетическом бизнесе Выпускная работа по дисциплине «Основа информационных технологий» Магистранта кафедры международных отношений
Обоснование необходимости примения информационных технологий в сфере энергетики 6
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconВыпускная работа по «Основам информационных технологий»
Применение информационных технологий в проектировании полупроводниковых приборов 5
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconВыпускная работа по “Основам информационных технологий” Магистрант кафедры источниковедения
Использование информационных технологий для автоматизации работы органов государственного управления с обращениями граждан 9
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconВыпускная работа по «Основам информационных технологий» «Изучение опыта применения информационных технологий в ес»
Основой такого перехода является технологическая революция, в ходе которой происходит сближение информационных и коммуникационных...
Применение информационных технологий при прогнозировании экономических процессов с помощью нейронных сетей. Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта кафедры экономической информатики и математической экономики iconЕкатерина Юрьевна Роль информационных технологий в организации психологической помощи Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистранта факультета философии и социальных наук кафедры психологии Карпович Е. Ю
Проблемы, связанные с организацией психологической помощи, заключались в ограниченной возможности поиска информации. О возможности...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница