Warianty tytułu
Application of Artifical Neural Network in Examining Credit Granting Potential
Języki publikacji
Abstrakty
Właściwe podejmowanie decyzji inwestycyjnych i finansowych nie jest dziś możliwe bez metod ilościowych i zazwyczaj wymaga stosowania komputera, co powoduje wzrost ich roli w rozwiązywaniu zagadnień finansowych. Szczególne znaczenie odgrywają tu metody klasyfikacji. Opracowano wiele metod programowania bazujących głównie na metodach statystycznych. Obok nich, szczególnie w ostatnim czasie, rozwijają się również metody prognozowania oparte na sztucznej inteligencji. (abstrakt oryginalny)
Proper undertaking of investment and financial decision is not possible today without quantitative methods. As computers take part in financial problems solving, their usage will be demanded. Many methods of programming have been worked out basing mostly on statistical methods. On the basis of artificial intelligence, prognostic methods have also been developed, especially in the recent times. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
129-139
Opis fizyczny
Twórcy
autor
Bibliografia
- Staniec I. [1999b]: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych i wybranych metod statystycznych do wspomagania decyzji kredytowych, Praca doktorska pod kierunkiem prof. dr hab. Doroty Witkowskiej, Politechnika Łódzka.
- Altaian E.I. [1968]: Financial Ratios Diskriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, "Journal of Finance", nr 23, s. 589-609.
- Darpa D. [1988]: Neural Network study. AFCEA International Press, 4400 Fair Lakes Court, Fairfax, Virginia 820333899.
- El Shamy M. A. [1989]: The Predictive Ability of Financial Ratio: A Test of Alternative Models, Dissertation, New York.
- Erxleben K., Baetge J., Feidicker M., Koch H., Krause C., Martens P. [1992]: Klassification von Unternehmen- ein Vergleich von Neuralen Netzen und Diskriminanzanalyse, "Zeitschrift für Betribswirtschaft", nr 6, s. 1237-1262.
- Gwiazda T.D. [1998]: Algorytmy genetyczne. Zastosowanie w finansach, Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania im. L. Koźmińskiego, Warszawa.
- Jajuga K. [1994]: Możliwości zastosowania metod klasyfikacji w zagadnieniach finansowych, Prace Naukowe "Zastosowania Metod Ilościowych" 689 Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
- Kohonen T., Barna G., Chrisley R. [1988]: Statistical Pattern Recognition with Neural Networks" Benchmarking Studies, w: International Conference on Neural Network, San Diego, cz. 1, s. 61-68.
- Kohonen T. [1982]: Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps, "Biological Cybernetics" 43, s. 59-69.
- Krause C. [1993]: Kreditwürdigkeitsprüfung mit Neuronalen Netzen, IDW - Verlag GmbH, Düsseldorf.
- Mazur A. [1998]: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji podmiotów gospodarczych według grup ryzyka kredytowego, praca magisterska napisana pod kierunkiem Doroty Witkowskiej na Uniwersytecie Łódzkim.
- Mazur A., Witkowska D. [1998]: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji podmiotów gospodarczych według grup ryzyka kredytowego, Materiały Konferencyjne, V Międzynarodowa Konferencja Naukowa "Zarządzanie Organizacjami Gospodarczymi" (red.) Jerzy Lewandowski, cz. 1, Łódź, s. 357-366.
- Odom M.D., Sharada R. [1990]: A Neural Network Model for Bankruptcy Predication, "International Joint Conference on Neural Networks", IEEE, San Diego, cz. 2, s. 163-168.
- Rehkugler H., Schmidt-von Rhein A. [1993]: Kreditwurdigkeitsanalyse und Prognose fur Privatkundenkredite Mittels Statischer Methoden und Kunstlicher Neuronaler Netze. Eine empirisch - vergleichende Studie, Otto Friedrich Universität, Bamberg, discussion paper 93, maszynopis.
- Ripley B.D. [1993]: Statistical Aspects of Neural Networks, w: Networks and Chaos: Statistical and Probabilistic Aspects, Barndorff-Nielsen O.E., Jensen J.L., Kendall W. S. red., London, Chapman&Hall.
- Schumann M., Lohrbach T., Bahre P. [1992]: Versuche Kreditwürdigkeitsprognose mit Künstlichen Neuronalen Netzen, zeszyt nr 2, Göttingen.
- Shumsky S.A., Yarovoy A.V. [1998]: Self-Organizing Atlas of Russian Banks, w: Visual Explorations in Finance with Self-Organizing Maps, pod red. G. Deboeck, T. Kohonen, Springer-Verlang, London.
- Specht D.F. [1990]: Probabilistic Neural Networks, "Neural Networks", nr 3, s. 109-118.
- Specht D.F. [1991]: A generalized Regression Neural Network, IEEE Transactions on Neural Networks, 2, listopad 1991, s. 568-576.
- Sriram R.D. [1997]: Intelligent Systems for Engineering: a knowledge-lazed approach, Springer-Verlang, London, s. 171-542.
- Staniec I. [1997a]: Bank a sieci neuronowe, miesięcznik Bank nr 10, s. 56-57.
- Staniec I. [1997b]: Klasyfikacja wniosków kredytowych a sieć Hamminga, Materiały Konferencyjne, IV Międzynarodowa Konferencja Naukowa "Zarządzanie Organizacjami Gospodarczymi", red. Jerzy Lewandowski Łódź, s. 563-569.
- Staniec I. [1997c]: Sieć Hopfielda a decyzje kredytowe dla klientów instytucjonalnych, Materiały Konferencyjne, IV Krajowa Konferencja Komputerowe Wspomaganie Badań Naukowych, Świeradów Zdrój, s. 37-40.
- Staniec I. [1998a]: Decyzje kredytowe a sieci neuronowe, [w:] Metody i zastosowania badań operacyjnych cz. I, pod red. naukową T. Trzaskalika, Katowice, s. 237-242;
- Staniec I. [1998b|: Problemy analizy wniosków kredytowych dla kredytów konsumpcyjnych, Materiały Konferencyjne, V Krajowa Konferencja Komputerowe Wspomaganie Badań Naukowych, Polanica Zdrój, s. 103-108.
- Staniec I. [1999]: Sztuczne sieci neuronowe a analiza dyskryminacyjna w klasyfikacji wniosków kredytowych, Zeszyty Naukowe Wydziału Mechanicznego nr 26 "Polioptymalizacja i Komputerowe Wspomaganie Projektowania Mielno '99", Politechnika Koszalińska, s. 285-292.
- Stawowy A., Jastrzębski P. [1996]: Zastosowanie sieci neuronowej do oceny ryzyka kredytowego; materiały konferencyjne "Zarządzanie Przedsiębiorstwem w Gospodarce Rynkowej" 12-13 wrzesień 1996, Kraków, s. 118-123.
- Tam K.Y., Kiang M. [1990]: Predicting Bank Failures: A Neural Network Approach, w: Applied Artificial Intelligence, zeszyt 4, s. 265-282.
- Walker R.F., Haasdijk E.W., Gerrets M.C. [1995]: Credit Evaluation Using a Genetic Algorithm, w: Intelligent Systems for Finance and Business, Wiley.
- Witkowska D. [1997a]: Analiza wniosków kredytowych za pomocą algorytmu wstecznej propagacji błędu, Sztuczna Inteligencja i Inżynieria Finansowa, CIR- 12'97, Warszawa - Siedlce, s. 235-242.
- Witkowska D. [1998a]: Simulation of the Bank Decisions by Artificial Neural Networks, paper presented at the International Atlantic Economic Conference in Rome, March.
- Witkowska D. [1998b]: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do analizy zdolności kredytowej przedsiębiorstw, w: Metody i zastosowania badań operacyjnych cz. 1, pod red. naukową T. Trzaskalika, Katowice, s. 243-253.
- Witkowska D. [1999]: Sztuczne sieci neuronowe w analizach ekonomicznych, KBN Menadżer, Łódź.
- Witkowska D., Kamiński W. [1999]: Application of Genetic and Back Propagation Algorithms to Firm Evaluation, Workshop on Artificial Neural Networks, 47 International Atlantic Economic Conference Vienna, March 16-23, rękopis.
- Witkowska D., Kamiński W., Kompa K. [1999]: A Neural Network Systems as a Supporting Tool for a Leasing Company, Workshop on Artificial Neural Networks, 47 International Atlantic Economic Conference Vienna, March 16-23, maszynopis.
- Witkowska D., Staniec I. [1998]: Nowoczesne metody klasyfikacji wniosków kredytowych na działalność bieżącą przedsiębiorstw, Materiały Konferencyjne "Finanse i bankowość - dźwignie wzrostu gospodarczego" część , Szczecin-Międzyzdroje, s. 364-375.
- Witkowska D., Staniec I. [1999]: Discriminant Analysis and Neural Networks Application to Credit Granting Procedure, materiały z IV konferencji "Neural Networks and Their Aplikations" Zakopane, May 18-22, s. 581-586.
- Witkowska D., Staniec I., Wojciechowski R. [1999]: Discriminant analysis and neural networks application to credit granting procedure, Workshop on Artifical Neural Networks, 47 International Atlantic Economic.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000009587