• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Cистема поддержки принятия решений при выборе источников информации в сетях цитирования

Инна Геннадьевна Ольгина
76-96
Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.


В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Ключевые слова: сеть цитирования, публикация, наукометрия, система поддержки принятия решений, архитектура программного комплекса, сетевой анализ, граф.

Процессный подход и построение базы данных по управлению непрофильными активами кредитной организации

Марат Хайдарович Шакиров
710-753
Аннотация:

Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).


Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.


Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.

Ключевые слова: непрофильный актив, процессный подход, база данных, Power Query, визуализация данных, математические и финансовые методы анализа данных, регрессионный анализ, дерево решений, метод дисконтированных денежных потоков.

Применение методов скоринговой оценки кредитных рисков в мониторинге корпоративного заемщика

Ольга Андреевна Тазенкова
689-709
Аннотация:

Предложен метод оценки риска дефолта корпоративного заемщика на этапе мониторинга на основе скоринговой оценки. Приведено доказательство гипотезы в том, что скоринговые методы оценки кредитных рисков возможны к применению не только на этапе первичной оценки потенциального заемщика при принятии решения о кредитовании, но и на этапе его мониторинга при сопровождении сделки. Мониторинг представляет собой периодическую проверку кредитного качества корпоративного заемщика, с кем заключен кредитный договор. Это делается с целью своевременного выявления негативных сигналов, а также своевременного реагирования на угрожающие тенденции в деятельности заемщика.


Некоторые кредитные организации экономят на мониторинге, полагаясь на систему принятия решения, считая ее безупречной. Однако данная экономия может оказаться фатальной ошибкой, так как многое в течение «жизни» предприятия со временем изменяется. Этому способствуют как внешние факторы (политические, экономические), так и внутренние (неверная стратегия развития организации, неспособность оценить собственные кредитные возможности, недобросовестные контрагенты).


Предлагаемый метод представляет собой систему автоматических риск-сигналов, которые прошли проверку на предсказательную способность, исключая ручные процедуры. В предлагаемое решение включены маркеры (риск-сигналы), которые имеют предсказательную способность выше средней, что может привести к дефолту корпоративного заемщика. Дополнительно применена цветовая маркировка – красный, желтый, зеленый, которая позволяет визуализировать критичность выявленного риск-сигнала в зависимости от предсказательной способности – наглядное представление рисков заемщика с целью облегчения интерпретации.


Анализ разработанного метода показал, насколько возможно ускорить процесс проведения мониторинга, что позволит обеспечить оперативность реагирования на выявленные риск-сигналы, а также спрогнозировать вероятное ухудшение кредитного качества заемщика в кредитном или гарантийном портфеле без ущерба для качества оценки риска.

Ключевые слова: моделирование, корпоративный заемщик, мониторинг, дефолт, кредитный риск, риск-карта, скоринг.

Метод балансировки вычислительной нагрузки для гибридных вычислительных систем

Татьяна Петровна Баранова, Александр Борисович Бугеря, Кирилл Николаевич Ефимкин
42-56
Аннотация:

Рассмотрены вопросы распределения вычислений внутри одного узла гибридной вычислительной системы для прикладных программ расчётного характера. Предложены метод статического распределения вычислений, а также метод автоматической балансировки вычислительной нагрузки в процессе выполнения программы. Метод автоматической балансировки основан на периодическом анализе величины загрузки центрального процессора выполняемой программой и принятии решения о перераспределении вычислительной нагрузки в случае необходимости. Приведённые методы реализованы в прикладной программе, решающей задачу из области газодинамики с использованием вычислительных ресурсов многоядерного центрального процессора и графических ускорителей. Получены и проанализированы результаты выполнения программы с различными распределениями данных, как с включённым механизмом автоматической балансировки вычислительной нагрузки, так и без него.

Ключевые слова: параллельное программирование, автоматизация программирования, балансировка вычислительной нагрузки, гибридные архитектуры, язык НОРМА, автоматическая генерация программ .
1 - 4 из 4 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества