Visų prekiautojų akcijomis svajonė yra turėti gerą elektroninį rinkos patarėją, kuris apdorotų “kalnus” įvairios informacijos ir pateiktų konkretų pasiūlymą apie vieną ar kitą akciją. Jei pavyktų prognozuoti akcijų kainas, vertybinių popierių rinkoje būtų labai lengva pasiekti didelius pelnus. Tai atlikti bando šimtai Wall Street ekspertų ir finansų analitikų. Šis siekimas senas, kaip ir pati birža. Darbo tema yra pasirinkta neatsitiktinai, kadangi nėra sistemų ir programų kurios apimtų fundamentaliuosius ir techninius rodiklius, todėl darbe bus siekiama užpildyti šią tuštumą. Darbo objektas: vertybinių popierių įvertinimo sistemos. Darbo tikslas: sukurti ekspertinę sistemą, kuri leistų apjungti techninius ir fundamentaliuosius rodiklius ir pateiktų patarimus investuotojams. Darbo struktūra. Pirmoje darbo dalyje „VERTYBINIŲ POPIERIŲ RINKOS ANALIZĖS BŪDAI“ nagrinėjami įvairūs akcijų analizės būdai. Aprašomos techninės ir analizės priemonės ir įvairūs rodikliai, kurie nusako tam tikrų akcijų vertę. Didelis dėmesys yra skiriamas įvairių rinkų ir jų sąveikos analizei. Antroje darbo dalyje „EKSPERTINĖS SISTEMOS APRAŠYMAS“ bus išnagrinėta pasirinkta programinė įranga, aprašytas sistemos sukūrimas, pateiktas sprendimų medis. Taip pat bus apžvelgti ekspertinės sistemos kintamieji ir loginiai blokai. Trečioje darbo dalyje „EKSPERIMENTINIS JAV VERTYBINIŲ POPIERIŲ BIRŽOS TYRIMAS“ bus aprašyti tyrimo, atlikto siekiant išsiaiškinti ekspertinės sistemos rezultatų kokybę ir panaudojimo... [toliau žr. visą tekstą] / Investors search for a tool that could help to make decisions in stock market. It would be great to know the financial health of any stock, because this information could give nice profit to investors in the future. That is why they are searching for a tool that could help them to be sure about their investments. The article emphasizes the use of both fundamental and technical analysis and indicates factors influencing the stock selection process. The object of this paper is to find the best way and parameters to rate stocks. The aim of this paper is to create an expert system which will give recommendations about investments using both fundamental and technical indicators and analysis. Part 1 of the paper is about why every investor must use intermarket analysis. There is information about main fundamental tools and indicators. Also there is information about technical analysis based on an examination of the price and volume movements of individual stocks, sectors, or the market as a whole. In the 2 part of the paper is described expert system and how it was made. Also there is information about its structure, logical blocks and variables. In part 3 of the paper were described kinds of surveys that have been made analyze quality of an expert system. Also there are results of experiment in USA stocks market. In order to achieve stated aim, scientific literature analysis and synthesis was selected, expert system were made and tested with real stocks. The results of research... [to full text]

Įmonių sėkmė labai priklauso nuo veiklos organizavimo strategijos, metodikos ir principų bei vadovų priimamų sprendimų savalaikiškumo. Kad įmonės personalas sugebėtų laiku priimti strateginius sprendimus, reikia kuo operatyviau reaguoti į įmonės veiklą lemiančius dinaminius mikro ir makro aplinkos veiksnius, juos sisteminti bei analizuoti turimą ir naujai gautą informaciją. Šioje srityje labai svarbi organizaciją pasiekiančių informacijos srautų judėjimo greičio bei apdorojimo kokybė. Informacijos cirkuliacija rinkoje, jos įsisavinimas ir kryptingas panaudojimas priklauso ne tik nuo pačių informacijos vartotojų, bet ir nuo rinkoje sudarytų sąlygų šiai informacijai gauti ir naudotis. Dinamiškoje rinkos bei žinių ekonomikos aplinkoje labai reikšmingi tampa sprendimų priėmimo ir greito bei tikslaus reagavimo į rinkos pokyčius įgūdžiai, kuriuos kiekvienas verslininkas turėtų nuolat lavinti. Juk kiekvienos verslo organizacijos sugebėjimą dirbti pelningai ir būti konkurencingais lemia žinios apie tam tikrus rinkos veiksnius ir padėtį joje. / In a dynamic market environment and economy it is becoming a very important to be able to react immediately to the changes, that occurs in companies environment. Moreover, every business organization's ability to operate profitably and to be competitive depends on knowledge of certain market factors and situation there. Trying to reach the highest company management and decision-making quality is very useful and important for companies to make conditions for staff to train in business management. This type of trainings should be implemented in the way of using software for business modelling .This type of software would make it possible to educate business leaders and company decision-makers. In order to maximize the system usefulness, it is appropriate to use the expert systems. Expert system gives the opportunity to evaluate how unexpected factors can affect the company and its profit. Expert system helps to adopt theoretical knowledge in practical situations, so in this way the theoretical knowledge would be used in company administration process. In nowadays markets there is no public available business modelling software. So it is very topical to create this type of system. Finally, it was created business management modelling software that is orientated to educational process. The usage of an expert systems made up the opportunity to relate theoretical knowledge to practical experience.

The purpose of the research is to create enterprise model design method and enterprise model based method of functional user requirements acquisition, analysis and specification.

Bajeso metodo taikymas kreditų rizikos valdyme: atlikta įvairių egzistuojančių metodų rizikai valdyti tyrimas, pateiktas analitinėje dalyje, aprašyti kai kurie plačiau naudojami mašininio mokymo ir matematiniai modeliai. Paiūlytas modelis eksperimentui atlikti, atliktas empirinis tyrimas ir pateikti gauti rezultatai, pateiktos išvados ir ateities perspektyvos. / Baysan Method for a Credit Risk Management This paper presents a method combining popular machine learning technique for classification, genetic search as a feature selection method for relevant attribute selection and Altman Z-Score discriminant technique for credit risk evaluation. Bayesian method based classifiers (Naïve Bayes, Bayesian Networks) were explored and used in this article to train classifiers. This method was applied to different sectors in service and industry. Its performance was evaluated using weighted mean accuracy and weighted mean error techniques. In theoretical part several methods were analyzed and described, in the end conclusions and suggestions were pointed.