Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.nplg.gov.ge/handle/1234/172277Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | მეფარიშვილი, ბადრი | - |
| dc.contributor.author | ქოროღლიშვილი, ციური | - |
| dc.date.accessioned | 2016-09-08T12:36:25Z | - |
| dc.date.available | 2016-09-08T12:36:25Z | - |
| dc.date.issued | 2015-02 | - |
| dc.identifier.uri | http://dspace.nplg.gov.ge/handle/1234/172277 | - |
| dc.description.tableofcontents | შესავალი -- თავი 1. საფინანსო ბაზარი და რისკები -- 1.1. ფინანსური ბაზარი. ობიექტის აღწერა -- 1.2. რისკების კლასიფიკაცია და შეფასების მეთოდები -- 1.3. რისკების მართვა -- 1.4. ამოცანის დასმა და გადაწყვეტის სქემა -- თავი 2. რისკების პროგნოზირების მეთოდების მოკლე მიმოხილვა; 2.1. სტატისტიკური მეთოდები -- 2.1.1. ფინანსური რისკების ეკონომიკურ-სტატისტიკური შეფასების მეთოდები -- დონე და დისპერსია -- 2.1.2. დროებითი მწკრივების პროგნოზირების მეთოდები -- 2.1.3. შერბილებაზე დაფუძნებული პროგნოზირების მეთოდები -- 2.1.4. პროგნოზირებიის რეგრესიული მეთოდები -- 2.1.5. „უახლოესი მეზობლის― ან მსჯელობათა სისტემის მეთოდი ანალოგიური შემთხვევების საფუძველზე -- 2.1.6. პროგნოზირების ამოცანის გადაწყვეტა -- 2.2. მონტე-კარლოს მეთოდი და მისი გამოყენება რისკების შეფასებისათვის ფინანსურ ბაზარზე -- 2.3. VAR მეთოდების განვითარება რისკების შეფასებისათვის ფინანსურ ბაზარზე -- 2.4. იმიტაციური მოდელირება რისკების მართვაში -- 2.5. საფინანსო ბაზარი როგორც მრავალაგენტური სისტემა -- თავი3. ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების მიმოხილვა -- 3.1. ევოლუციური ალგორითმები -- 3.2. რისკების პროგნოზირება გენეტიკური ალგორითმი საფუძველზე -- 3.3. გენეტიკური პროგრამირება -- 3.4. ხელოვნური ნეირონული ქსელები ფინანსური რისკების პროგნოზირებისათვის -- 3.5. კოჰონენის თვითორგანიზებადი რუკა -- 3.6. კოჰონენის რუკაზე გამარჯვებული ნეირონის გამოვლინების ალგორითმების მოკლე მიმოხილვა -- 3.6.1. ამოწვის იმიტაციის ალგორითმი -- 3.6.2. იმპერიალისტური შეჯიბრებითი ალგორითმი -- 3.6.3. ნაწილაკების გროვის ოპტიმიზაციის მეთოდი -- თავი 4.ექსპერიმენტულიკვლევა -- 4.1. ნაწილაკების გროვის ოპტიმიზაციის მოდიფიცირებული ალგორითმი -- 4.2. გამოთვლების შედეგები და ანალიზი -- დასკვნა -- დანართი; ლიტერატურა . | - |
| dc.format.extent | 134 გვ. | en_US |
| dc.language.iso | ka | en_US |
| dc.publisher | თბილისი | en_US |
| dc.source | საფინანსო სისტემებში რისკების პროგნოზირება ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენებით/ც.ქოროღლიშვილი; დის...დოქტ. აკად. ხარ./სამეცნ.ხელმძღვ.: ბადრი მეფარიშვილი; საქ. ტექნიკური უნ–ტი; თბ., 2015-134 გვ.-- ბიბლიოგრ.: 131–134. UDC: 336.131 (საქართველოს პარლამენტის ეროვნული ბიბლიოთეკა, საარქივო ფონდი, D 18.048) | en_US |
| dc.subject | ფინანსური რისკები | en_US |
| dc.subject | ეკონომიკა | en_US |
| dc.title | საფინანსო სისტემებში რისკების პროგნოზირება ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენებით | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.rights.holder | საქართველოს პარლამენტის ეროვნული ბიბლიოთეკა | en_US |
| Appears in Collections: | ეროვნული ბიბლიოთეკის დისერტაციებისა და ავტორეფერატების ფონდი | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Disertacia.pdf | 4 MB | Adobe PDF |  View/Open | |
| Avtoreferati.pdf | 970.23 kB | Adobe PDF |  View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.