183741 (743623), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Таблиця 1

П. *	Назва	Діапазони зміни	Терми
Х1	Обсяг грошової маси в обігу (місяць)	… 60 млрд. грн.	Дуже низький (ДН), середній (С), стабільний (СТ), вище за середній (ВС), високий (В).
Х2	Рівень інфляції (відсоток до рівня попереднього місяця)	20%…250%	Нереальний 20-80% (Н), нормальний 80-120% (НО), високий 120-150% (В), дуже високий 150-250% (ДВ), катастрофічний > 250% (К).
Х3	Рівень облікової ставки	3% … 50%	Низький 3-10% (Н), середній 10-20% (С), вище за середній 20-30% (ВС), високий 30-50% (В), дуже високий > 50% (ДВ).
Х4	Рівень валютних резервів в Україні	1 … 3500 млн. $	Дуже низький 4,1 млрд. $ (В).
Х5	Співвідношення внутрішніх і зовнішніх цін в Україні	0 … 100	Негативне (Н), нормальне (НО), позитивне (П).
Х6	Рівень індексу Dow Jones	2005.00 … 20050.00	Дуже низький (ДН), стабільний (СТ), дуже високий (ДВ).
Х7	Інтенсивність торгових потоків (зовнішньоторговельний оборот) (рік)	15 … 50 млрд. $	Низька (Н), середня (С), вища за середню (ВС), висока (В).
Х8	Обсяг експорту (квартал)	1 … 10 млрд. $	Низький (Н), стабільний (СТ), середній (С), вище за середній (ВС), високий (В).
Х9	Обсяг імпорту (квартал)	1 …15 млрд. $	Низький (Н), стабільний (СТ), середній (С), вище за середній (ВС), високий (В).
Х10	Обсяг інвестування (квартал)	100 … 1000 млн. $	Низький (Н), середній (С), вище за середній (ВС), високий (В).
Х11	ВВП (місяць)	1 … 50 млрд. грн.	Дуже низький (ДН), низький (Н), середній (С), вище за середній (ВС), високий (В).
Х12	Стан паливно-енергетич-ного комплексу України	0 … 100	Негативний (Н), нормальний (НО), позитивний (П).
П. *	Назва	Діапазони зміни	Терми
Х13	Стан сільського господарства України	0 … 100	Негативний (Н), нормальний (НО), позитивний (П).
Х14	Політика Національного банку України	0 … 100	Жорстка політика (Ж), змішана (З), вільна (В).
Х15	Економічні відносини України з МВФ	0 … 100	Негативні (Н), стабільні (СТ), позитивні (П).
Х16	Економічні і політичні відносини України з Росією	0 … 100	Негативні (Н), стабільні (СТ), позитивні (П).
Х17	Внутрішньополітична ситуація в Україні.	0 … 100	Можливі короткострокові зміни (МЗ), стабільна (СТ), вибори влади в країні (ВВ).
Х18	Міжнародні дії до Україні	0 … 100	Негативні (Н), можливі (М), позитивні (П).
Х19	Рефлексивні дії: процес, що самопідсилюється	0 … 100	Слабкий (С), стабільний (СТ), середній (СР), вище за середній (ВС), високий (В).
Х20	Рефлексивні дії: процес, що самокоректується	0 … 100	Слабкий (С), стабільний (СТ), середній (СР), вище за середній (ВС), високий (В).
Х21	Форс-мажорні обставини (катастрофи, війни тощо)	0 … 100	Є (Е), можливі (М), немає (Н).
Х22	Природні умови в Україні	0 … 100	Негативні (Н), нормальні (НО), сприятливі (С),
Х23	Час прогнозування	1…100 днів	1-місяць (1М), 2-місяці (2М), 3-місяці (3М).

* П. - параметр

Структура моделі прогнозування курсу гривні до долара США показана на рисунку 3 у вигляді дерева логічного висновку, що відповідає співвідношенням (2…9):

d = f_{d (}z,y,w,v,t); (2)

z = f_{z (}m, n); (3)

m = f_m (х₁, х₂, х₃, х₄, х₅, х₆); (4)

n = f_n (х₇, х₈, х₉, х₁₀, х₁₁, х₁₂, х₁₃); (5)

y = f_{y (}х₁₄, х₁₅, х₁₆, х₁₇, х₁₈); (6)

w = f_{w (}х₁₉, х₂₀); (7)

v = f_{v (}х₂₁, х₂₂); (8)

t = f_t (х₂₃). (9)

Рис.3. Структура моделі

Наступним кроком моделювання є складання експертної бази знань. Нечітка база знань є носієм експертної інформації про причинно-наслідкові зв'язки між вхідними і вихідними змінними. Користуючись запропонованими термами та висновками експертів, співвідношення (2…9) можна подати у вигляді нечітких ієрархічних баз знань. Фрагмент бази знань співвідношення (2) наведено в таблиці 2.

Кожен рядок таблиці 2 відповідає певному лінгвістичному правилу. Наприклад, перший рядок таблиці 2 {z = НС, y = НС, w = Н, v = С, t = 2М} = = {d = d₁} можна розшифрувати так: рівень економічного сприяння в Україні - нижче середнього; рівень політичного сприяння в Україні - нижче середнього; рівень природного сприяння в Україні - низький; рівень рефлексивних процесів - середній; період прогнозування - два місяці.

Для лінгвістичної оцінки вхідних змінних х₁ … х₂₃ використовуються нечіткі терми. Подамо терми у вигляді нечітких множин, використовуючи модель функції належності (ФН), де: b і с - параметри ФН; b - координата максимуму функції; с - коефіцієнт концентрації-розтягування (10).

Таблиця 2

z	y	w	v	t	d
НС С Н	НС С Н	Н ВС С	С Н НС	2M 3M 1M	d1
…	…	…	…	…	…
В В В	В С В	НС Н Н	В С ВС	1M 3M 2M	d5

Фрагмент значень коефіцієнтів b і c для термів x₁ та x₁₀ наведено в таблиці 3. На рисунку 4 показаний вигляд функції належності для параметра х₁ (обсяг грошової маси в обігу). Вибір ФН (10) пояснюється тим, що така функція більш зручна для подальшого налагодження моделі:

. (10)

Рис.4. Функції належності параметра х₁

Таблиця 3

Параметри	Терми	b	с
Х1	ДН, С, СТ, ВС, В.	15 25 35 47 58	2 4 5 5 4
х10	Н, С, ВС, В.	10 300 600 950	60 150 130 150

На основі бази знань і ФН термів, використовуючи операції (АБО - max), можна скласти нечіткі логічні рівняння, що описують дану модель. Ці рівняння необхідні для виконання процедури дефазифікації, тобто отримання результатів моделювання. Фрагмент нечітких логічних рівнянь моделі прогнозування валютного курсу буде мати вигляд:

^d₁ (d) = [ ^НС (z) ^НС (y) ^Н (w) ^С (v) ^{2М (}t)] [ ^С (z) ^С (y)

^ВС (w) ^H (v) ^{3М (}t)] [ ^Н (z) ^Н (y) ^С (w) ^HС (v) ^{1М (}t)]

^d₂ (d) = [ ^С (z) ^С (y) ^С (w) ^С (v) ^{3М (}t)] [ ^ВС (z) ^НС (y)

^ВС (w) ^ВС (v) ^{2М (}t)] [ ^НС (z) ^В (y) ^В (w) ^ВС (v) ^1М (t)]

^d₃ (d) = [ ^ВС (z) ^ВС (y) ^С (w) ^НС (v) ^{1М (}t)] [ ^ВС (z) ^С (y)

^С (w) ^С (v) ^{3М (}t)] [ ^С (z) ^В (y) ^НС (w) ^ВС (v) ^{2М (}t)]

^d₄ (d) = [ ^ВС (z) ^В (y) ^С (w) ^ВС (v) ^{1М (}t)] [ ^ВС (z) ^ВС (y)

^НС (w) ^С (v) ^{2М (}t)] [ ^В (z) ^С (y) ^Н (w) ^НС (v) ^3М (t)]

^d₅ (d) = [ ^В (z) ^В (y) ^НС (w) ^В (v) ^{1М (}t)] [ ^В (z) ^С (y)

^Н (w) ^С (v) ^3М (t)] [ ^В (z) ^В (y) ^Н (w) ^ВС (v) ^{2М (}t)].(11)

Загальне число нечітких логічних рівнянь складає 35. Зауважимо, що ваги правил в цих рівняннях не зазначені і кожне їх значення дорівнює одиниці. Запис нечітких логічних рівнянь є останнім кроком побудови моделі. Рис.5. Оцінка розбіжностей при розрахунку курсу валюти

Для визначення достовірності результатів, отриманих в результаті моделювання курсу національної валюти, автором були зібрані статистичні дані співвідношення курсу гривні до долара США за період із 01.08.2005 по 15.10.2006 року. Ці дані були зіставлені з результатами моделювання, які наведені на рис.5, і в підсумку був зроблений висновок про наявність значної розбіжності між змодельованими і фактичними даними курсу валюти. Це викликало необхідність подальшого проведення налагодження моделі, тобто здійснення оптимізації її параметрів.

Для оптимізації параметрів моделі прогнозування валютного курсу в Україні був запропонований генетичний алгоритм, параметри якого такі: розмір популяції 20; кількість операцій схрещення 50; кількість операцій мутації 50; кількість ітерацій 50. Після проведення процедури налагодження модель була оцінена за критерієм якості. Результати оцінювання наведені в таблиці 4.

Таблиця 4

Модель прогнозування валютного курсу в Україні	Значення критерію якості (середньоквадратичне відхилення)	Значення критерію якості (максимальне відхилення)
До налагодження	R=0,3145	R=3,6927%
Після налагодження	R=0,1816	R=1,791%
Різниця	-0,1329	-1,9017

Із результатів, наведених в таблиці 4, видно, що після налагодження модель прогнозування валютного курсу забезпечує більш точний результат і відповідає висунутим вимогам щодо припустимого рівня абсолютної похибки, значення якої було визначено в межах - 3% …+3%. Графічно розбіжність між фактичними значеннями параметрів та параметрами, розрахованими за допомогою запропонованої моделі прогнозування валютного курсу після здійснення її налагодження, наведена на Рис.6.

Характеристики

Список файлов реферата