Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorФемелиди, Ю. В.
dc.date2017
dc.date.accessioned2025-08-27T05:17:20Z-
dc.date.available2025-08-27T05:17:20Z-
dc.date.issued2017
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20180114\66844
dc.identifier.citationЛомакин Н. И. Исследование аспектов маркетинговой политики банка с помощью нейронной сети / Н. И. Ломакин, Ю. В. Фемелиди // Математические модели современных экономических процессов, методы анализа и синтеза экономических механизмов. Актуальные проблемы и перспективы менеджмента организаций в России: сб. ст. XI Всерос. науч.-практ. конф. Вып. 11 / Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова Рос. акад. наук.; Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева, под ред. Д. А. Новикова – Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2017. - С. 83-88.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/21507-
dc.description.abstractПредставлены результаты исследования такого аспекта маркетинговой политики, как рыночная доля кредитного портфеля коммерческого банка с помощью нейронной сети – карты Кохонена. В работе доказывается научная гипотеза, что благодаря нейронной сети - карте Кохонена можно, используя способность системы искусственного интеллекта обеспечить визуализацию многомерного пространства факториальных признаков в двухмерное пространство, выявить влияние размера кредитного портфеля, на его динамику и изменение рыночной доли банка. В результате обработки данных с помощью нейронной сети – карты Кохонена были получены значения параметров, размещенные на плоскости, отражающие визуально изменение абсолютных и относительных значений размеров кредитного портфеля, рыночной доли. The research results of such aspect of marketing policy as the market share of the commercial bank loan portfolio using a neural network - Kohonen card are presented. The scientific hypothesis is proved that due to the neural network - the Kohonen map it is possible to use the ability of the artificial intelligence system to visualize the multidimensional space of factorial features in two-dimensional space, to reveal the influence of the size of the loan portfolio, on its dynamics and the change in the bank's market share. As a result of data processing using a neural network - Kohonen maps, parameters were obtained placed on the plane, reflecting visually the change in absolute and relative values of loan portfolio size, market share.
dc.languagerus
dc.publisherИзд-во СамНЦ РАН
dc.titleИССЛЕДОВАНИЕ АСПЕКТОВ МАРКЕТИНГОВОЙ ПОЛИТИКИ БАНКА С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
dc.title.alternativeRESEARCH OF ASPECTS OF MARKETING POLICY OF THE BANK WITH THE NEURON NETWORK
dc.typeArticle
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Matematicheskie-modeli-sovremennyh-ekonomicheskih-processov/ISSLEDOVANIE-ASPEKTOV-MARKETINGOVOI-POLITIKI-BANKA-S-POMOShU-NEIRONNOI-SETI-66844
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Matematicheskie-modeli-sovremennyh-ekonomicheskih-processov/ISSLEDOVANIE-ASPEKTOV-MARKETINGOVOI-POLITIKI-BANKA-S-POMOShU-NEIRONNOI-SETI-66844
Appears in Collections:Математические модели современных экономических процессов, методы анализа и синтеза экономических механизмов; Актуальные проблемы и перспективы менеджмента организаций

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Ломакин_Фемелиди_ММ11.pdf828.82 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.