Замула Аліна Олександрівна. Методи та моделі інтелектуального управління банківською діяльністю

brief description

Замула Аліна Олександрівна. Методи та моделі інтелектуального управління банківською діяльністю.- Дис. канд. техн. наук: 05.13.23, Держ. вищ. навч. закл. "Донец. нац. техн. ун-т". - Донецьк, 2014.- 149 с.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет»
На правах рукописи
ЗАМУЛА АЛИНА АЛЕКСАНДРОВНА
УДК 004.89:519.711
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта
Диссертация на соискание учѐной степени кандидата технических наук
Научный руководитель
Миненко Александр Степанович,
доктор физико-математических наук, профессор
Донецк – 2014
2

Содержание
Введение ....................................................................................................................... 5
1 Исследование и анализ существующих подходов к интеллектуальному управлению банковской деятельностью ................................................................. 10
1.1 Исследование методологии управления банковской деятельностью ........... 10
1.1.1 Анализ теоретических основ функционирования банковской системы .... 10
1.1.2 Обзор математических методов и моделей управления деятельностью банка ........................................................................................................................... 14
1.2 Исследование применения средств искусственного интеллекта при управлении деятельностью банка как сложной системой .................................... 24
1.2.1 Обзор существующих систем и методов интеллектуального управления банковской деятельностью ....................................................................................... 24
1.2.2 Анализ применения нечеткой логики при управлении банком .................. 29
1.3 Выводы по разделу 1 ........................................................................................... 41
2 Анализ и моделирование процесса управления деятельностью банка ............ 43
2.1 Разработка концептуальной модели управления банковской деятельностью ........................................................................................................... 43
2.1.1 Выделение и классификация переменных концептуальной модели .......... 43
2.1.2 Определение причинно-следственных связей в концептуальной модели......................................................................................................................... 48
2.2 Определение функциональных зависимостей в модели ................................. 52
2.3 Построение математической модели банковской системы ............................ 61
2.4 Выводы по разделу 2 ........................................................................................... 63
3 Проектирование интеллектуальной системы управления банковской деятельностью ........................................................................................................... 65
3.1 Анализ особенностей функционирования коммерческого банка .................. 65
3.1.1 Описание свойств коммерческого банка как сложной системы ................. 65
3.1.2 Формализация структуры коммерческого банка .......................................... 70
3.1.3 Особенности функционирования коммерческого банка ............................. 78
3
3.2 Разработка базы знаний на основе выведения нечетких правил ................... 83
3.3. Разработка интеллектуальной системы управления банковской деятельностью .......................................................................................................... 94
3.3.1 Разработка структуры интеллектуальной системы ...................................... 94
3.3.2 Разработка алгоритмов работы интеллектуальной системы ....................... 98
3.4 Выводы по разделу 3 ......................................................................................... 101
4 Анализ адекватности и эффективности методов и моделей интеллектуального управления банковской деятельностью ................................................................ 103
4.1 Разработка программной реализации интеллектуальной системы .............. 103
4.2 Анализ применения методов и моделей для решения задач интеллектуальной системы .................................................................................... 108
4.2.1 Оценка адекватности модели для решения задачи прогнозирования ..... 108
4.2.2 Оценка адекватности модели для решения задач анализа и контроля .... 114
4.3 Оценка эффективности управляющего воздействия в модели .................... 119
4.4 Выводы по разделу 4 ......................................................................................... 123
Выводы ..................................................................................................................... 124
Список использованных источников .................................................................... 126
Приложение А Акты о внедрении результатов диссертационной работы ....... 141
Приложение Б База правил нечеткой модели управления качеством банковской деятельности ............................................................................................................ 144
Приложение В Экранные формы нечеткого логического вывода в Matlab ...... 146
Приложение Г Экранная форма имитационной модели в Powersim ................. 148
Приложение Д Листинг программы в Powersim .................................................. 149
4

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Условия стремительного и масштабного развития информационных технологий требуют применения современных методов управления сложными системами. Так как не все банковские процессы формализуются строго математическими моделями, применение систем и средств искусственного интеллекта является актуальным направлением в управлении сложными системами. Классические методы управления работают при полностью детерминированном объекте и среде, а для систем с неполной информацией и высокой сложностью объекта управления возникает необходимость применения методов интеллектуального управления.
В области моделирования сложных систем выделяют научные работы А. Ф. Грибова [26], А. А. Недосекина [79], С. Д. Штовбы [128], А. В. Леоненкова [70], Б. Я. Советова, С. Я. Яковлева [107], Jacob A. Bikker и W. B Jaap [132], Дж. Форрестера [120], В. С. Дейнеки [27], И. В. Сергиенко [103]. Развитие теоретических и прикладных исследований по разработке интеллектуальных систем управления связано с трудами таких ученых, как Д. Рутковская [97], А. Пегат [84], Д. А. Поспелов [89], Е. В. Бодянский [8], Ю. П. Кондратенко [62], А. П. Ротштейн [95], K. M. Bossley [133], H. J. Zimmermann [152].
Применение нечеткой логики расширяет возможности управления банковской деятельностью, поскольку позволяет описывать качественные, неточные понятия и знания, а также оперировать этими знаниями с целью получения новой информации, при этом представляя собой прозрачный процесс с возможностью интерпретации каждого из этапов нечеткого логического вывода. Существующие подходы к оценке и анализу деятельности банков недостаточно соответствуют современным условиям, в результате чего количество финансовых кризисов растет. В настоящее время отсутствуют работы в области моделирования, позволяющие учитывать закономерности развития банковской системы на макроуровне и особенности
5
функционирования конкретного коммерческого банка на микроуровне, учитывая качественные показатели, формализацию которых можно осуществить с применением средств искусственного интеллекта.
Таким образом, разработка методов и моделей интеллектуального управления банковской деятельностью является актуальной научной задачей.
Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационная работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательских работ, которые выполнялись в ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет» (г. Донецк) в рамках научно-исследовательских тем «Математическое моделирование нестационарных процессов» № 0109U005740, «Разработка моделей и алгоритмов систем управления техническими и организационными объектами» № 0111U001964, «Моделирование и управление организационными и техническими объектами» № 0113U001788 . В рамках указанных тем соискателем как исполнителем была проведена формализация банковских процессов, разработаны база знаний на основе вывода нечетких правил для построения иерархической модели управления качественными показателями банка и математическая модель интеллектуального управления деятельностью.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является повышение эффективности управления финансовыми и качественными показателями банковской деятельности путем разработки методов и моделей интеллектуального управления.
Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи:
 провести исследование существующих подходов к интеллектуальному управлению банковской деятельностью;
 построить концептуальную модель интеллектуального управления банковской деятельностью;
 разработать модели интеллектуального управления банковской деятельностью;
6
 разработать структуру интеллектуальной системы управления банковской деятельностью;
 исследовать адекватность и эффективность разработанных методов и моделей.
Объект исследования – процессы управления банковской деятельностью.
Предмет исследования – методы и модели интеллектуального управления банковской деятельностью.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы структурного анализа, теории множеств для формализации банковских процессов, методы системной динамики, математического моделирования, искусственного интеллекта для построения модели интеллектуального управления деятельностью, методы регрессионного анализа для выявления функциональных зависимостей между переменными модели.
Научная новизна полученных результатов.
1. Впервые разработана модель интеллектуального управления банковской деятельностью, включающая системно-динамическую модель банковской системы на макроуровне и динамическую модель функционирования коммерческого банка на микроуровне, которые учитывают качественные, количественные и финансовые показатели, что позволяет решить задачу управления, анализа и прогнозирования деятельности банковской системы и коммерческого банка.
2. Усовершенствована концептуальную модель управления банком путем выделения на макроуровне индекса кредитования частного сектора и индекса настроений в экономике, что позволяет ее использовать как основу для определения функциональных зависимостей между факторами и разработки структуры интеллектуальной системы управления.
3. Усовершенствована система интеллектуального управления банковской деятельностью за счет введения дополнительных факторов и интеллектуальных моделей управления на их основе, что позволяет улучшить финансовые
7
результаты банка и численно оценить эффект от принятого решения при выборе направления развития банка.
4. Получили дальнейшее развитие методы моделирования банковской деятельности за счет разработки моделей целей коммерческого банка и нечетких моделей управления процентной ставкой и показателем качества, что позволяет с высокой эффективностью исследовать функционирование банковской системы и коммерческого банка.
Практическое значение полученных результатов. Разработанная система интеллектуального управления банковской деятельностью может использоваться как отдельно коммерческими банками для управления, прогнозирования дальнейшего развития и как средство совершенствования текущей деятельности, так и на уровне государственного регулирования, позволяя выявить основные тенденции развития банковской системы и предупредить кризисные явления. Кроме того, модель может быть использована в учебном процессе, поскольку представляет усовершенствованный подход к управлению сложными системами, основанный на применении принципов системной динамики, методов математического моделирования и искусственного интеллекта.
Результаты диссертационной работы нашли применение в процессе разработки информационной системы управления в ПАТ КБ ПриватБанк и ПАТ «Укрсиббанк».
Научные положения, теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, использованы в учебном процессе ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет» при преподавании дисциплин «Моделирование сложных систем», «Системный анализ», «Нечеткость в задачах прогноза и управления» для студентов направления подготовки 6.040303 «Системный анализ».
Личный вклад соискателя. Основные результаты диссертационной работы получены автором лично. В работе [123], выполненной в соавторстве, автору лично принадлежат такие результаты – динамическая модель
8
деятельности банковской системы и выявленные функциональные зависимости между переменными модели.
Апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы рассмотрены на следующих научных конференциях, школах: Международная научно-практическая конференция «Современная информационная Украина: информатика, экономика, философия» (Донецк, 2009, 2011, 2012); Международная научно-практическая конференция «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Одесса, 2009); I Международная научно-методическая конференция «Математические методы, модели и информационные технологии» (Черновцы, 2009); XI Международная научно-практическая конференция «Проблемы реализации научно-творческого потенциала молодежи: поиски, перспективы» (Павлоград, 2009); IV Международная научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование экономических процессов» (Киев, 2010); I Международная научно-техническая конференция «Вычислительный интеллект» (Черкассы, 2011); Международная научная молодежная школа «Системы и средства искусственного интеллекта» (Кацивели, АР Крым, 2012); Международная школа «Модели, методы и интеллектуальные технологии системного анализа и их применение» (Ялта, АР Крым, 2012); IV Международная научно-техническая конференция «Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг» (Донецк, 2013); Международная научная конференция «Вопросы оптимизации вычислений» (Кацивели, АР Крым, 2013). Положения диссертационной работы докладывались на научном семинаре «Q.E.D.» факультета компьютерных наук Харьковского национального университета радиоэлектроники.
Публикации. Основные научные положения, выводы и результаты исследования опубликованы в 19 научных работах, в том числе 6 статей в изданиях, входящих в перечень научных специализированных изданий Украины, включенных в перечень МОН Украины, из них 5 ([41, 43, 47-48, 52]) – в изданиях, входящих в международные наукометрические базы данных
9
«Index Copernicus», «Ulrich's periodicals directory» и «Российский индекс научного цитирования» («РИНЦ»), 1 зарубежная публикация и 12 публикаций в трудах международных конференций и не специализированных журналах.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, выводов, 5 приложений, списка использованных источников, который включает 153 наименования. Полный объем работы – 149 страниц, из них основной текст – 123 страницы. Диссертация содержит 35 рисунков, 21 таблицу.

bibliography

ВЫВОДЫ
В диссертационной работе решена актуальная научная задача, которая заключается в разработке методов и моделей управления банком как сложной системой с помощью нечеткой логики, что обеспечивает усовершенствование системы интеллектуального управления банковской деятельностью и повышения эффективности банковских процессов.
Основные результаты диссертационной работы.
1. В результате анализа систем управления банковской деятельностью выявлена необходимость учета не только количественных, но и качественных показателей, который возможно осуществить только с привлечением методов искусственного интеллекта.
2. Разработана концептуальная модель управления банком путем выделения макроуровня, учитывающего закономерности развития банковской системы с помощью индекса кредитования частного сектора и индекса настроений в экономике, и микроуровня, учитывающего особенности функционирования конкретного коммерческого банка, что позволяет использовать ее как основу для определения функциональных зависимостей между факторами и построения интеллектуальной системы управления деятельностью.
3. Разработана модель целей коммерческого банка в виде иерархической структуры, которая отражает основную цель функционирования с декомпозицией на цели краткосрочного и долгосрочного периодов с определением критериев их достижений, улучшает точность анализа и прогнозирования деятельности банка.
4. Разработана база знаний интеллектуальной системы управления и математические модели банковской деятельности, что позволило объединить традиционные модели и модели на основе искусственного интеллекта и за счет чего повысить эффективность управления банковскими процессами на 18,15%.
125
5. Разработаны нечеткие модели управления финансовыми показателями банковской деятельности с применением алгоритма нечеткого вывода на макроуровне и микроуровне, что позволило реализовать комплексный подход к принятию решений.
6. Эффективность разработанных методов и моделей исследованы на примере коммерческого банка ОАО КБ ПриватБанк, что подтвердило их адекватность и практическую ценность.
Результаты диссертационного исследования внедрены в рабочие процессы ПАО КБ ПриватБанк, ПАО УкрСиббанк и в учебный процесс ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет».
126

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин. – Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. – 352 с.
2. Антонов А. В. Системный анализ / А. В. Антонов. – М. : Высшая школа, 2008. – 456 с.
3. Аристов С. А. Имитационное моделирование экономических процессов / С. А. Аристов. – Екатеринбург: УГЭУ, 2004. – 121 с.
4. Батыршин И. З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения / И. З. Батыршин. – Казань: Отечество, 2001. – 100 с.
5. Бедюк П. І. Прогнозування потенційно неплатоспроможних клієнтів методами штучного інтелекту / П. І. Бедюк // Проблеми інформаційних технологій, 2010. – № 2. – С. 94-99.
6. Бенькович Е. С., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Практическое моделирование динамических систем / Е. С. Бенькович, Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. – СПб. : БХВ-Петербург, 2002. – 464 с.
7. Блюмин С. Л., Шуйкова И. А., Сараев П. В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения / С. Л. Блюмин, И. А. Шуйкова, П. В. Сараев. – Липецк: ЛЭГИ, 2002. – 111 с.
8. Бодянский Е. В., Кучеренко Е. И., Михалев А. И. Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем / Е. В. Бодянский, Е. И. Кучеренко, А. И. Михеев. – Днепропетровск: Системные технологии, 2005. – 311 с.
9. Борисов А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования / А. Н. Борисов, О. А. Клумберг, И. П. Федоров. – Рига: Зинатне, 1990. – 184 с.
10. Борисов В. В. "Нечеткие модели и сети" / В. В. Борисов. – М. : Горячая линия-Телеком, 2008. – 284 с.