Możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji obligacji. Analiza dotychczasowych badań

• Autorzy: Jacek Cypryjański

Warianty tytułu

Opportunity of Artificial Neural Networks Application for Bond Rating. Analysis of Conducted Research

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł zawiera analizę dotychczas przeprowadzonych badań nad możliwością wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) do klasyfikacji obligacji. Analiza obejmuje następujące zagadnienia: - sposób ujęcia problemu klasyfikacyjnego, - architekturę sieci, - metody optymalizacji architektury sieci, - algorytm uczenia, - rozmiary zbiorów uczących, - metody wstępnej obróbki zbiorów uczących, - metody wyboru zmiennych do modelu.

EN

The article contains analysis of conducted research in an area of artificial neural networks application for bond rating. Four cases of the research are presented. The main purpose of the analysis is to answer the following questions: Do artificial neural networks based methods outperform classical methods? Can the problems stated in discussed research be solved by currently developed methods of neural networks optimization? What are the main directions of further research in the domain? Conducted in the article analysis covers following topics: problem statement, neural network architecture, methods of neural network architecture optimization, learning algorithms, size of training data sets, methods of preprocessing training data sets, and input data selection methods. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sieci neuronowe; Obligacje

EN

Neural networks; Bonds

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica
• Rocznik: 1998
• Numer: nr 10
• Strony: 25--40

Twórcy

autor

Jacek Cypryjański