Информация о статье

Название статьи:

Искусственный интеллект и машинное обучение в поддержке инвестиционных решений на основе экспертных данных

Авторы:
Хитрова Е.М., кандидат экономических наук; доцент, доцент кафедры финансов и финансовых институтов, https://orcid.org/0000-0001-5567-4828, SPIN-код: 2818-0087, AuthorID РИНЦ: 129010, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, hitrovaem@bgu.ru,

Прошутинская С.С., студент, высшая школа бизнес-инжиниринга, Санкт-Петербургский государственный университет имени Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, sofpro03@mail.ru

В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Год: 2025 Том: 35 Номер журнала: 2

Страницы: 4-

УДК: 330.332:004.8

Аннотация:
В статье исследуется причины и структура неопределенности современного инвестиционного пространства. В качестве существенного фактора, повышающего уровень неопределённости рассматривается асимметрия информации - нечеткость данных для принятия взвешенных решений и неадекватность выбора методов их обработки. Значимость экспертных данных определяется их способностью учитывать качественные и трудно формализуемые факторы. Результаты их анализа в условиях недостаточной прозрачности рынка инвестиций по-прежнему востребованы, но при этом возникают проблемы, связанные с субъективностью и агрегированием мнений различных специалистов, их недостаточным уровнем, количественной оценкой суждений, несогласованностью решений и неспособностью традиционных количественных методов статистического анализа адекватно отражать влияние субъективных факторов. Исследуются возможности применения современных алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для цифровой обработки, анализа и интеграции экспертных данных в процессе принятия решений о финансовых инвестициях. Рассматривается методика объединения экспертных оценок с алгоритмами машинного обучения, с целью повышения объективности, точности и прозрачности инвестиционных решений. Представлен практический пример применения такого подхода, иллюстрирующий его преимущества и потенциальную эффективность в условиях реального финансового рынка.

Ключевые слова: инвестиции, искусственный интеллект, машинное обучение, экспертные данные, финансовый анализ

Скачиваний - 0
География скачиваний

Извините, полный текст статьи временно недоступен

Даю свое согласие на обработку персональных данных на следующих условиях:

Согласие распространяется на обработку данных Оператором , то есть совершение , в том числе последующих действий : обработку (включая сбор, систематизацию, накопление, хранение , уточнение (обновление, изменение), использование ,обезличивание, блокирование, уничтожение, при этом общее описание вышеуказанных способов обработки ПД приведено в ФЗ от 27.07.2006г № 152 –ФЗ , а так же на передачу такой информации третьим лицам , в случаях, установленных нормативными документами вышестоящих органов и законодательством.

Действует до достижения цели либо отзыва согласия.

Мне известно, что согласие на обработку ПД может быть отозвано мною в любой момент.

Мне известно, что по моему письменному запросу имею право на получение информации, касающейся обработки моих персональных данных (в соответствии с п. 4 ст. 14 ФЗ от 27.06.2006 г №152-ФЗ).

Кроме того, я ознакомлен с тем, что на Сайте установлено программное средство Яндекс.Метрика, использование функционала которого позволяет определить уникального посетителя Сайта, формировать сведения о его предпочтениях и поведении на Сайте, что указывает на обработку его персональных данных. В соответствии с п. 18 Условий использования сервиса Яндекс.Метрика и AppMetrica все данные, собираемые и хранимые Сервисом, Яндекс рассматривает как персональные данные и конфиденциальную информацию Пользователя (https://yandex.ru/legal/metrica_termsofuse).

В соответствии с ч. 1 ст. 9 Закона о персональных данных я принимаю решение о предоставлении своих персональных данных и даю согласие на их обработку своей волей и в своем интересе при посещении данного сайта.