Business Analytics

1. Информационая аналитика как инструмент развития экономики

2. Автоматизация технического анализа. Нейронная сеть распознает ценовые фигуры Входные нейроны Нейроны промежуточного слоя Выходные нейроны

3. циклический стабильный медвежий бычий Классы: Нейронная сеть формирует набор ценовых фигур

4. Нейронная сеть обучается ценовым фигурам

5. Стрелки указывают места, где сеть Кохонена обнаружила паттерны классов A и B Нейронная сеть распознает на графике ценовые фигуры Чарт паттерн класса A Чарт паттерн класса B

6. Нелинейная динамическая модель финансового рынка

7. t Модель финансового рынка: эффект памяти и новостной фон 0 0,5

9. Сверхдоходы и инсайдера могут обрушить рынок Реальные данные курса доллар-рубль в период дефолта: а был ли инсайдер? Модель финансового рынка: действия инсайдеров при «хороших новостях» «Хорошие» новости позволяют многократно повторять операцию Влияние операций инсайдера «купил/продал» на цены активов

10. Несколько инсайдеров действуют на рынке, плохие новости Новости не очень плохие (инсайдер делает 2 попытки) Новости очень плохие (инсайдер продает все и уходит с рынка) Для сравнения: цены открытого аукциона по Юкосу в период 13.10.2003 - 26.11.2004 Модель финансового рынка: действия инсайдеров при «плохих новостях»

11. Динамическая модель финансового рынка Одинаковые стратегии трейдеров приводят к нестабильности рынка Параметры модели рынка: Шумовые трейдеры = 0; Фундаментальные = 500;

12. График оценки ширины фрактального спектра сингулярности ( Δ (t)= α max - α min ) на российском индексе РТС на период 07 .10.19 99 - 07 .1 1 . 2008 За 4 года объем выданных ипотечных кредитов и займов в России вырос более чем в 16 раз - с 3,6 млрд. руб. в 2002 году до 58,0 млрд. руб. в 2005 году. В количественном выражении - с 9.000 кредитов в 2002 году до 78.603 в 2005 году. Предкризисная ситуация : июль 2008 – начало сентября 2008 Сигнал возникает за 50 дней до первых негативных событий Предиктор кризисных ситуаций (PTC) ‏

13. Мониторинг, мультифрактальный анализ и предсказание кризиса: индекс РТС

14. Наблюдалось резкое падение индекса и 9 октября 2002 DJIA достиг промежуточного минимума со значением 7286,27. Предкризисная ситуация : июль 2008 – начало сентября 2008 График оценки ширины фрактального спектра сингулярности ( Δ (t)= α max - α min ) на американском индексе Dow Jones Industrial на период 07 .10.19 99 - 07 .1 1 . 2008 Предиктор кризисных ситуаций (DJI) 3 мая 1999, индекс достиг значения 11014,70. Своего максимума — отметку 11722,98 — Доу-Джонс индекс достиг 14 января 2000 года. Сигнал возникает за 50 дней до первых негативных событий На левой части приведенных графиков видно расширение фрактального спектра в период ипотечного бума и кризиса в США и бума кредитования в России, когда в России в 16 раз возрос объем выданных кредитов.

15. Мониторинг и предсказание кризиса: индекс Dow Jones Industrial

16. График оценки ширины фрактального спектра сингулярности ( Δ (t)= α max - α min ) на американском индексе NASDAQ Composite на период 07 .10.19 99 - 07 .1 1 . 2008 Индекс высокотехнологичных компаний NASDAQ Composite достиг своего пика в марте 2000 года . Предкризисная ситуация : июль 2008 – начало сентября 2008 Сигнал возникает за 50 дней до первых негативных событий В правой части графика рисунка видно, что сигнал предстоящего кризиса нарастает и в настоящий момент 12.01.09 сигнал говорит о том, что интенсивность кризиса убывает. На графике в виде полос выделен интервал дат, в пределах которого происходит нарастание упреждающего сигнала кризисной ситуации в виде увеличивающееся ширины фрактального спектра. Обвалы на Dow Jones Industrial , NASDAQ , РТС соответствуют дате 26 сентября 2008 года. Предиктор кризисных ситуаций (NASDAQ)

17. Мониторинг и предсказание кризиса: индекс NASDAQ

18. Информация о просроченной задолженности по 30 крупнейшим банкам РФ (по данным ЦБ РФ) Активы По состоянию на 1 марта 2008 По состоянию на 1 марта 2009 1 Кредиты и прочие ссуды - всего В том числе: 11 176 723 076 16 051 437 943 1.1 Кредиты, депозиты и прочие размещенные средства в том числе просроченная задолженность Из них: 11 149 746 063 137 379 426 16 016 203 064 421 307 541 1.1.1 Кредиты и прочие размещенные средства, предоставленные нефинансовым организациям в том числе просроченная задолженность 7 333 300 406 68 870 830 10 572 860 764 313 121 649 1.1.2 Кредиты, предоставленные физическим лицам в том числе просроченная задолженность 2 123 757 770 68 398 711 2 809 182 774 103 907 722 1.1.3 Кредиты, депозиты и прочие размещенные средства, предоставленные кредитным организациям в том числе просроченная задолженность 1 250 619 832 69 430 1 987 788 245 2 244 500

20. Модель Байесовской сети в SPSS Clementine

21. Дерево решений говорит, какие клиенты не вернут кредит

22. Кредитная история юридического лица

23. Рынок скоринговых систем

25. Последовательность работ по проектам ( Project Expert ) Год Проект Порт Аэропорт Гостиница Перерабатывающее предприятие 1 строительство здания строительство здания и взлетно-посадочной полосы строительство технического района, строительство нефтяного терминала строительство комбината, элеватора и зернохранилища 2 внутренняя отделка и оформление, благоустройство территории, подбор персонала строительство ангаров, благоустройство территории, подбор персонала, оборудование рабочих мест строительство угольного терминала, строительство лесного терминала строительство административного здания, комбината, элеватора, зернохранилища и комбикормового завода, установка оборудования 3 работа работа строительство района генеральных грузов и контейнерного терминала, работа строительство комбикормового завода, административного здания, работа комбината 4 работа работа работа работа 5 работа работа работа работа

26. Денежные потоки по проектам* * тыс. долл. Год Проект Порт Аэропорт Гостиница Перерабатывающее предприятие 1 -1 157 125 -83 000 -17 000 -1 184 2 -784 041 -11 700 -7 000 -1 243 3 1 267 981 62 700 14 300 14 4 2 332 000 81 700 28 200 2975 5 2 729 000 453 200 67 600 12 350

27. NPV и IRR по проектам * NPV (net present value) – чистый дисконтированный доход * IRR (internal rate of return) – внутренняя норма доходности Проект Показатель IRR , % NPV , тыс. долл. Порт 10,91 2 611 847 Аэропорт 13,94 310 789 Гостиница 12,2 52 584 Перерабатывающее предприятие 13,69 7 694

30. Выходные данные в динамике (изменение)

31. Имитационное моделирование экономики

32. Многообразие ролей человека в имитационной модели экономики Customer Labor market Enterprise State Market Qualifier Bank

33. Старт модели : Два предприятия выставляют свои вакансии на рынок труда. Десять временно безработных агентов получают от государства пособие по безработице. Каждый из них ищет работу на бирже труда, обладая начальным капиталом. Предприятия Рынок Банк Биржа труда Университет Государство Безработные Получают пособия по безработице Начальный капитал агентов

34. Первые шаги: Агенты трудоустроились на одно из предприятий, покинули биржу труда и перестали получать пособие по безработице Доходы трудоустроившихся работников значительно увеличились

35. Динамика основных показателей предприятия Изменение спроса на продукцию предприятия Изменение рыночных цен на продукцию предприятия Нереализованная продукция / неудовлетворенный спрос Показа-тели работы пред-приятия

36. Распределение дохода потребителя по видам продуктов - townhouse - car - cell phone - clothes - food - savings Текущие данные: -квалификация -разряд -доход -занятость и др.

37. Изменение показателей экономики при увеличении числа потребителей Регулятор количества потребителей При значительном увеличении числа потребителей образуется некоторая часть безработных. Пока безработный не находит вакансию согласно его квалификации, он получает пособие по безработице от государства

38. Работа биржи труда: Список вакансий на бирже труда Входящие и исходящие сообщения Labor Market Список безработных

39. Вновь появившийся агент не смог трудоустроиться Потеряв работу (или только вступив в модель), потребитель регистрируется на бирже труда для поиска вакансий, соответствующих его квалификации

40. Выбрав вакансию, агент идет учиться на курсы В отсутствии вакансий по прежней квалификации безработный поступил на платные курсы новой специальности

41. Агент трудоустроился Переменная UNEMPLOYED приняла значение “FALSE”, значит агент трудоустроился по полученной специальности

42. Спрос, предложение и цены на рынке Предложение отслеживает динамично изменяющийся спрос. Цена зависит от разности спроса и предложения.