Рисунок 11 - Трехмерный график зависимости выходной переменной от входных факторов
Лабораторная работа 3
Разработка системы количественной оценки риска на основе нечеткой логики
(Данная работа может служить первой тестовой проверкой знаний студентов на протяжении семестра)
Цель работы: научить студентов на конкретных примерах строить систему нечеткой логики и получать на ее основе количественную оценку риска. Кроме того, обучить путем моделирования разыгрывать различные значения факторов, влияющих на риск, и определять посредством регрессионного анализа соотношение между выходной величиной риска и входными значениями влияющих факторов.
1 Варианты заданий
Вариант 1. Оценка риска при выдаче кредита физическому лицу
Входные переменные: возраст клиента (годы), доход (доллар), квартира (баллы), автомобиль (баллы), дача (баллы).
Выходная переменная: величина кредитного риска.
Вариант 2. Оценка риска инвестиционного проекта
Входные переменные: длительность выполнения проекта (годы), объем вложенных средств (доллары), качество разработки проекта (хорошее, плохое), положение в стране, куда вкладываются инвестиции (стабильное, нестабильное).
Выходная переменная: величина инвестиционного риска.
Вариант 3. Туристская фирма, въездной туризм в России. Оценка риска нового разрабатываемого туристского маршрута
Входные переменные: ситуация в России (стабильная, нестабильная), погодные условия (плохие, средние, хорошие), контингент туристов по возрасту (до 25 лет, 25 – 50, выше 50), стоимость тура (500 – 1500 $).
Выходная переменная: риск туристской фирмы.
Вариант 4. Продажа квартир в строящемся доме
Входные переменные: площадь квартиры (кв.м), расстояние до станции метро (близкое, среднее, далекое), этаж, на котором находится квартира, стоимость квартиры ($).
Выходная переменная: риск непродажи квартир в новом доме.
Примечание. Варианты заданий могут быть дополнены как преподавателем, ведущим занятия, так и самими студентами применительно к их курсовым или дипломным работам.
2 Требования к выполнению заданий
1. Для каждого варианта построить систему нечеткой логики для оценки риска (так, как этому обучились студенты при выполнении лабораторной работы 2 с программным модулем FuzzyLogic системы Matlab). Система должна выдавать количественные значения риска и быть чувствительной к изменению величин входных факторов (проверяется при моделировании работы созданной системы через меню View –Rules).
2. Разыграть значения входных признаков, влияющих на риск, и определить при этих смоделированных величинах количественную оценку риска. Розыгрыш проводится методом Монте-Карло в пакетах MSExcel или Statistica (предпочтительнее второй вариант, т.к. в следующем пункте требований используется пакет Statistica). Результаты выполнения требований этого пункта должны быть представлены в виде таблицы, столбцами которой являются входные и выходная переменные системы (входные признаки и риск), а строками - разыгранные значения входных признаков и соответствующая им величина риска. Последняя определяется по построенной системе нечеткой логики (п.1) при смоделированных значениях входов. Количество строк должно быть не менее 10.
3. Построить функциональную зависимость методом множественной регрессии между выходной величиной риска и входными параметрами. Исходные данные здесь находятся в таблице разыгранных входных переменных и найденных значений риска (п.2), а расчет регрессии выполняется в пакете Statistica. Проанализировать полученное уравнение регрессии, обратив внимание на значимость входных переменных и их знаки.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.