Диссертация на соискание степени магистра экономических наук Соискатель – Полищук А.Ю. Научный руководитель – кандидат технических наук Лапицкая Н.В.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Диссертация на соискание степени магистра экономических наук Соискатель – Полищук А.Ю. Научный руководитель – кандидат технических наук Лапицкая Н.В.
Advertisements

Диссертация на соискание степени магистра педагогических наук Соискатель – Майсюк О. Н. Научный руководитель – кандидат филологических наук профессор Лебединский.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Политика импортозамещения в Республике Беларусь и КНР Соискатель – Лю куанчао Научный руководитель – кандидат филологических наук орлова.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Бизнес-планирование теория и практика Соискатель – Лю Хайшень Научный руководитель – кандидат экономических наук Короткевич А.И. Диссертация.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Стратегическое планирование и правление на основе системы сбалансированных показателей Соискатель – Чжан Ю. Научный руководитель – кандидат.
Роль маркетинговых коммуникаций в управлении предприятием и способы оценки их экономической эффективности Соискатель –Штемплевская А.В. Научный руководитель.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Инвестиционная деятельность в РБ Соискатель – Довнар П.Ю. Научный руководитель – кандидат филологических наук Лаврененко А.В. Диссертация.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС развитие интернет - банкинга в РБ и КНР: сравнительный анализ Соискатель – Ли мин Научный руководитель – доктор экономических наук новик.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС факторы конкурентоспособности предприятий в Республике Беларусь и КНР ЧЖао Цзыхуа. Научный руководитель – кандидат филологических наук.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Развитие маркетинговой деятельности на предприятиях респуб лики Беларусь и КНР Хэ Пэнцзюнь Научный руководитель –Чурлей Э.Г. Диссертация.
Возможности применения опыта денежной политики ФРГ для РБ Диссертация на соискание степени магистра экономических наук Соискатель – Ганчерёнок В.И. Научный.
Повышение эффективности логистической системы предприятия Соискатель – Слиж Д.А. Научный руководитель – кандидат географических наук Решетников Д.Г. Диссертация.
Разработка системы статистического анализа сообщений в социальных сетях с применением модели распределенных вычислений MapReduce Соискатель - Игнатенко.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Совершенствование система налогообложение в сфере предпринимательской деятельности Соискатель – Чжэн Вэньцзя. Научный руководитель –
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Корпус текстов китайского языка для автоматической обработки Соискатель – Cунь Цзинъя Научный руководитель – доктор технических наук.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Налоговая система РБ и КНР Соискатель – ли цюнцюн Научный руководитель – мельникова Н.А доцент Диссертация на соискание степени магистра.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Международная туристская индустрия в Республике Беларусь:особенности функционирования и направления развития Соискатель – Довнар П.Ю.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Инвестиционная деятельность в КНР Соискатель – Ли Бин Научный руководитель – доктор экономических наук Сенько А.Н. Диссертация на соискание.
Трансформация цифровых технологий в аудиовизуальных сми Диссертация на соискание степени магистра филологических наук Аспирант – Бабинович Н.Н. Научный.
ТАЦОГРНПСТАЦОГРНПС Корпус текстов китайского языка для автоматической обработки Соискатель – Ли Гэ Научный руководитель – доктор технических наук Кирпич.С.В.
Транксрипт:

Диссертация на соискание степени магистра экономических наук Соискатель – Полищук А.Ю. Научный руководитель – кандидат технических наук Лапицкая Н.В.

Тема Содержание Актуальность Поставленные цели и задачи Объект и предмет исследования Научная гипотеза Основные результаты Научная новизна Положения, выносимые на защиту Выводы C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Существует проблема адекватного и эффективного прогнозирования экономических показателей Нейронные сети и программные продукты на их основе развиваются ускоренными темпами Модель, способная к самообучению – существенный сдвиг от привычных методик моделирования Нейронные сети способны найти сложные и неочевидные зависимости между данными Возможна работа с короткими выборками и зашумленными данными C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

1. Рассмотрение основных существующих макроэкономических показателей экономики стран мира 2. Анализ валового внутреннего продукта как ведущего показателя экономического развития 3. Изучение методов расчета ВВП в Республике Беларусь 4. Исследование разнообразных методов создания искусственных нейронных сетей как способа моделирования и прогнозирования экономических данных 5. Обзор основных программных продуктов, использующих нейросетевые алгоритмы 6. Разработка модели ВВП на основе ИНС 7. Анализ модели и оценка полученных данных на состоятельность C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Объектом исследования являются основные макроэкономические показатели Республики Беларусь и стран СНГ, в частности – валовой внутренний продукт. Предмет исследования – алгоритмы нейронных сетей как инструмент для построения модели с последующим прогнозированием основных макроэкономических показателей. C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

С помощью алгоритмов, использующих нейронные сети возможно создать адекватную модель макроэкономических показателей, способную с хорошей точностью (ошибка менее 5%) спрогнозировать поведение выходного параметра на основе набора выходных параметров, после их обработки и отсеивания наименее существенных для модели. C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Создан ряд моделей Валового Внутреннего Продукта Беларуси и стран СНГ, использующих нейронные сети следующих типов: 1. Сеть Кохонена 2. Метод группового учета аргументов 3. Сеть Вольтерри 4. Сеть Ворда C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Получены результаты прогноза ВВП до 2015 года, которые сходятся прогнозами ведущих институтов стран СНГ и Европы. Нейронные сети показали свою состоятельность при прогнозировании C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Создан набор нетривиальных моделей, основанных на нейросетевых алгоритмах, в которых присутствует сочетание использования различных методик моделирования и прогнозирования макроэкономических параметров, Возможность выбора из ряда моделей, исходя из имеющихся данных и требуемой точности полученной модели Самообучающаяся модель способна осуществить долгосрочный прогноз выходного параметра C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Алгоритмы искусственных нейронных сетей способны предоставить реальные возможности для создания точных моделей макроэкономических показателей ИНС располагают аппаратом для прогнозирования поведения выходного показателя с ошибкой менее 5% C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

При применении комплекса различных методик нейросетевого проектирования, результаты применения сети могут быть существенной опорой при планировании экономический политики государства Нейронная сеть способна к эффективному самообучению с целью повышения точности прогноза C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Алгоритмы нейронных сетей способны самостоятельно отбирать наиболее существенные переменные, исключая наименее важные Нейронная сеть способна давать модели различной сложности в зависимости от настроек оператора C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Алгоритмы искусственных нейронных сетей являются мощным инструментом для составления моделей, который даже не коротких выборках способны показать отличное качество модели. Благодаря очень широкому выбору моделей и возможности варьирования массы параметров, этот метод позволяет найти именно такую модель, которая отвечала бы начальным требованиям путем перебора различных комбинаций критериев и показателей. C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

Существует масса еще не до конца проработанных моделей нейронных сетей, применение которых даст возможность составления еще более точных моделей. Метод требует дальнейшего глубокого изучения. C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В

C А Ц О Г Р Н П ВC А Ц О Г Р Н П В