Анотація до роботи:

Мінц О.Ю. Економіко-математичне моделювання прийняття рішень у системі міжбанківських валютних ринків. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за спеціальністю 08.03.02 – Економіко-математичне моделювання. Донецький національний університет Міністерства освіти і науки України, Донецьк, 2005 р.

Дисертацію присвячено пошуку нових підходів до економіко-математичного моделювання процесів прийняття рішень на міжбанківських валютних ринках.

Виділено основні групи учасників найбільш популярного міжнародного валютного ринку FOREX та визначено основні методи прогнозування ринкових курсів. Побудовано концептуальну схему прийняття рішень на міжбанківських валютних ринках з використанням нейронних мереж та генетичних алгоритмів. У межах запропонованої концептуальної схеми синтезовано комплекс економіко-математичних моделей, що складає основу системи підтримки прийняття рішень на міжбанківських валютних ринках, розроблено технологію її застосування в умовах українського комерційного банку.

У дисертаційній роботі на теоретичному і методичному рівнях вирішено актуальну науково-практичну задачу моделювання системи підтримки прийняття рішень на міжбанківських валютних ринках, що дозволяє зробити наступні висновки.

1. Проведений аналіз схеми торгових операцій на ринку і взаємовідношень основних учасників ринку дозволив зробити висновок про те, що в Україні діяльність суб'єктів на міжнародних валютних ринках краще захищена і регламентована законодавством, що робить їх більш привабливими для вітчизняного інвестора, ніж міжнародні фондові ринки.

2. На підставі аналізу процесу прийняття рішень в системі МБВР зроблено висновок про те, що головним резервом підвищення ефективності прийнятих рішень є вдосконалення прогнозування ринку.

3. Дослідження існуючих методів прогнозування валютних курсів дозволило обґрунтувати вибір нейронних мереж, генетичних алгоритмів і осциляторних методів для застосування в СППР.

4. Згідно з моделлю формування ринкової ціни, основним напрямком вирішення завдання прогнозування валютних курсів є орієнтація на урахування внутрішніх (технічних) факторів формування ринкового курсу.

5. Синтезована концептуальна модель прийняття рішень в системі міжбанківських валютних ринків дозволяє поліпшити якість прогнозів і підвищити прибутковість операцій на ринках.

6. Застосування осциляторних сигналів для формування вхідних даних нейросітьової моделі прогнозування МБВР дозволяє збільшити ефективність прийняття рішень порівняно із системами, що аналізують необроблені дані.

7. СППР, яку засновано на використанні нейронних мереж, що самоорганізуються, дозволяє забезпечити виконання визначених вимог, таких, як наочність, адаптивність та можливість використання додаткових джерел вхідних даних, що поліпшує точність прогнозу та знижує витрати на впровадження СППР.

8. Вдосконалення методів оцінки ефективності СППР в міжбанківських валютних операціях дозволяє підвищити швидкість та вірогідність пошуку оптимальної конфігурації системи.

9. Синтезована модель фільтрації даних і пошуку оптимальної стратегії прийняття рішень в ринкових операціях, розв’язана за допомогою ГА, дозволила вдосконалити методи порівняльного аналізу СППР.

10. Метод генетичного визначення оптимальної для нейросітьового аналізу глибини вибірки біржових даних дозволяє виключити із первісної вибірки дані, що не відповідають поточному тренду і покращити якість навчання нейронної мережі.

11. Аналіз особливостей організаційної структури підрозділу валютообмінних операцій КБ ПриватБанк, на базі якого проведено впровадження СППР, дозволив синтезувати СППР, сформулювати вимоги до апаратного та програмного забезпечення її функціонування і розробити технологію її впровадження, адаптовану до умов КБ ПриватБанк. Це дозволило швидко та з найменшими витратами впровадити систему в Маріупольської філії ПриватБанку і отримати річний економічний ефект у розмірі 284 тис. грн.

Публікації автора:

в монографіях та навчальних посібниках:

1. Лысенко Ю.Г., Минц А.Ю., Стасюк В.Г.. Поиск эффективных решений в экономических задачах. – Донецк: ДонНУ; ООО “Юго-Восток, Лтд”, 2002. – 101 с. (Особистий внесок здобувача: 1.1., 1.2., 2.2., глава 3, додатки).

2. Лысенко Ю.Г., Иванов Н.Н., Минц А.Ю.. Нейронные сети и генетические алгоритмы, учебное пособие.– Донецк: ДонНУ; ООО “Юго-Восток, Лтд”, 2003. – 230 с. (Особистий внесок здобувача: глави 4,5).

у фахових виданнях

1. Минц А.Ю. Синтез нейронных сетей и экспертных систем в задачах прогнозирования. – Модели управления в рыночной экономике; сборник научных трудов; выпуск 4. Общ ред. Лысенко Ю.Г. Донецк: ДонНУ; 2000. С. 264-268.

2. Петренко В.Л., Минц А.Ю.. Использование генетических алгоритмов для сжатия информации. // Экономическая Кибернетика. – 2000. – №5-6. – С. 100-106 (Особистий внесок здобувача: постановка задачі стиснення інформації, розробка алгоритму її рішення, аналіз результатів роботи алгоритму).

3. Филиппов А.В. Минц А.Ю. Генетические алгоритмы в анализе фондовых рынков. // Вестник Донецкого университета.– 2001.– №1.– С. 183-187 (Особистий внесок здобувача: розробка моделі фільтрації даних, розробка алгоритму її реалізації, аналіз результатів).

4. Минц А.Ю. Нейронные сети в определении рейтинга надежности банков. – Новое в экономической кибернетике: (Сб. науч. ст.) Под общ. ред. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т.// Модели и методы управления банковской деятельностью. – Донецк: ДонНУ, 2003. – №3. – С. 5-12.

5. Минц А.Ю.. Прогнозирование валютных рынков с использованием самоорганизующихся нейронных сетей. // Вісник СНУ ім. В.Даля. – 2004. №4(74). – С. 184-193.

за матеріалами конференцій

1. Минц А.Ю. Ракитский В.И. Автоматизация процессов торговли в системе международных валютных рынков. // Матеріали Всеукраїнської науково-методичної конференції «Економічні проблеми адаптації та розвитку вищої школи, в умовах ринку». – Алчевськ: ДГМI. 2003. – с. 82-83 (Особистий внесок здобувача: генетичні та нейросітьові моделі прогнозування ринку).