Koncepcja zastosowania metod sztucznej inteligencji w zarządzaniu długiem Skarbu Państwa

• Autorzy: Leszek Klukowski , Elżbieta Kuba

Warianty tytułu

The Use of Artificial Intelligence

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Sztuczna inteligencja jest grupą metod przeznaczonych do przetwarzania wiedzy przy wykorzystaniu systemów komputerowych. Dokonano charakterystyki wybranych metod z dziedziny sztucznej inteligencji. Przedstawiono zarys koncepcji zastosowania metod sztucznej inteligencji do optymalizacji zarządzania długiem Skarbu Państwa.

EN

The article discusses a proposal of using artificial intelligence (AI) methods as a tool for public debt management optimisation. This proposal is a continuation of some earlier work by the authors. The following AI methods suggested for this purpose are described: artificial neural networks, theory of fuzzy sets, genetic algorithms, methods of knowledge representation. The authors also discuss potential fields for their application in public debt management. The management is understood here in a very broad sense and covers analyses, diagnoses and forecasts preparation as well as decision making process. The proposal presented should be treated as a starting point for further research which requires participation of scientists specialised in artificial intelligence. Since public debt constitutes a serious problem for many countries, it seems reasonable that a project for the implementation of AI methods in public debt management should be an outcome of international cooperation, for instance under the aegis of EU, OECD or IMF, with reliance on Polish scientists.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Zarządzanie długiem; Dług publiczny; Sztuczna inteligencja

EN

Debt management; Public debt; Artificial intelligence

• Czasopismo: Bank i Kredyt
• Rocznik: 2004
• Numer: nr 2
• Strony: 4--13

Twórcy

autor

Leszek Klukowski

autor

Elżbieta Kuba

Bibliografia

• 1. Badania operacyjne i systemowe wobec wyzwań XXI wieku (2002). Tomy: Modelowanie i optymalizacja, metody i zastosowania (red. J. Kacprzyk. J. Węglarz), Społeczeństwo informacyjne a badania operacyjne i zarządzanie (red. J. W. Owsiński, A. Straszak), Metody i techniki analizy informacji i wspomagania decyzji (red. Z. Bub-nicki, O. Hryniewicz, R. Kulikowski). Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2002.
• 2. R. J. Barro (1995): Optimal debt management. NBER Working Paper Series. Working Paper 5327. National Bureau of Economic Research, Cambridge, October.
• 3. Z. Bubnicki (2002): Teoria i algorytmy sterowania. Warszawa PWN.
• 4. W. Charemza, D. F. Deadman (1997): Nowa ekonometria. Warszawa PWE.
• 5. S. Cleassens, J. Kreuser, L. Seigel, R. J-B. Wets (1995): A Strategic Approach to External Asset/Liability Management in Developing Countries. Research Proposal, The World Bank, July 11, 1995.
• 6. Danish Government Borrowing and Debt (1999, 2000) Danmark Nationalbank, Copenhagen.
• 7. M. H. DeGroot (1981): Optymalne decyzje statystyczne. Warszawa PWN.
• 8. E. J. Elton, M.J. Gruber (1998): Nowoczesna teoria portfelowa i analiza papierów wartościowych. Warszawa WIG-Press.
• 9. D. E. Goldberg (2003): Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie. Warszawa WNT.
• 10. W. Grabowski (1980): Programowanie matematyczne. Warszawa PWE.
• 11. G. W. J. Granger, P. Newbold (1986): Forecasting Economic Time Series. San Diego, California, Academic Press.
• 12. J. Greń (1972): Gry statystyczne i ich zastosowania. Warszawa PWE.
• 13. Guidelines for Public Debt Management International Monetary Fund, Acompanying Document (2002), Approved by V. Sundararajan &Kenneth G. Lay, IMF, World Bank.
• 14. J. Kacprzyk (1986): Zbiory rozmyte w analizie systemowej. Warszawa PWN.
• 15. L. Klukowski (2003): Optymalizacja decyzji w zarządzaniu instrumentami dłużnymi Skarbu Państwa. Warszawa Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania, seria: Monografie.
• 16. L. Klukowski, E. Kuba (2001a): Optymalizacja zarządzania długiem Skarbu Państwa. Minimalizacja kosztów obsługi instrumentów dłużnych emitowanych na rynku krajowym. Narodowy Bank Polski, Materiały i Studia, zeszyt nr 119.
• 17. L. Klukowski, E. Kuba (2001b): Minimization of public debt servicing costs based on nonlinear mathematical programming approach. „Control and Cybernetics", vol. 30, no 1. IBS PAN.
• 18. L. Klukowski, E. Kuba (2002a): Optymalizacja zarządzania długiem Skarbu Państwa w horyzoncie trzyletnim. W: J. Kacprzyk, J. Węglarz (red.): Badania Operacyjne i Systemowe wobec wyzwań XXI wieku. Modelowanie i optymalizacja, metody i zastosowania. Warszawa Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT. Referat wygłoszony na VII Konferencji Polskiego Towarzystwa Badań Operacyjnych i Systemowych BOS'2002, zorganizowanej w Warszawie, w dniach 26-28.09.2002 r.
• 19. L. Klukowski, E. Kuba (2002b): Stochastyczna optymalizacja strategii zarządzania skarbowymi instrumentami dłużnymi. Narodowy Bank Polski, Materiały i Studia, zeszyt nr 152.
• 20. J. Mulawka (1996): Systemy ekspertowe. Warszawa WNT.
• 21. S. Osowski (1994): Sieci neuronowe. Warszawa Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• 22. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski (1997): Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa - Łódź PWN.
• 23. K. Trojanowski (2002): Analiza cech iteracyjnego algorytmu optymalizacyjnego zastosowanego do optymalizacji parametrów dynamicznego systemu uczącego się. W: Badania operacyjne i systemowe wobec wyzwań XXI wieku (2002), Metody i techniki analizy informacji i wspomagania decyzji (red. Z. Bubnicki, O. Hryniewicz, R.Kulikowski). Warszawa Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• 24. D. Witkowska (2002): Sztuczne sieci neuronowe. Warszawa Ch. Beck.