2,115 research outputs found

    Analytical Challenges in Modern Tax Administration: A Brief History of Analytics at the IRS

    Get PDF

    Accelerating Scientific Discovery by Formulating Grand Scientific Challenges

    Get PDF
    One important question for science and society is how to best promote scientific progress. Inspired by the great success of Hilbert's famous set of problems, the FuturICT project tries to stimulate and focus the efforts of many scientists by formulating Grand Challenges, i.e. a set of fundamental, relevant and hardly solvable scientific questions.Comment: To appear in EPJ Special Topics. For related work see http://www.futurict.eu and http://www.soms.ethz.c

    Новая взвешенная гибридная система рекомендаций с использованием коэффициента Шарпа для прибыльного диверсифицированного инвестиционного портфеля

    Get PDF
    Identifying where to invest and how much to invest can be very challenging for common people who have limited knowledge in the domain. Portfolio managers are financial professionals who spend a lot of time and effort to help investors in investing funds and implementing investment strategies, but not all can afford to consult them. The study aims to develop a weighted hybrid recommendation system that recommends an optimized investment portfolio based on the investor’s preferences regarding risk and return. Generally, investors usually ask investment for advice from friends or relatives with similar risk preferences or if they are interested in a particular item, the investors ask for the experience of someone who already has invested in the same item. Therefore, the methodology considers the investor’s past behavior and the past behavior of the nearest neighbor investors with similar risk preferences. Using user-based collaborative filtering the number of stocks is recommended using Pearson correlation based on the investor’s income, then using another user-based collaborative filtering the number of stocks is recommended based on the investor’s age. Weights are assigned to the recommended number of stocks generated based on income and age and their weighted average is finally considered. Finally, the feasibility of the proposed system was assessed through various experiments. Based on the received results, the authors conclude that the proposed weighted hybrid approach is robust enough for implementation in the real world. The novelty of the paper lies in the fact that none of the existing approaches make use of more than one type of weighted recommendation algorithm. Additionally, the final results obtained this way have been never further fortified with the highest Sharpe ratio and minimum risk for the investor. This combination of hybrid and Sharpe ratios has never been explored before.Выбор того, куда и сколько инвестировать, может быть очень сложной задачей для обычных людей, которые имеют ограниченные знания в этой области. Портфолио-менеджеры — это финансовые профессионалы, которые тратят много времени и усилий, чтобы помочь инвесторам в размещении средств и реализации финансовых стратегий, но не все могут позволить себе обратиться к ним за консультацией. Цель исследования — разработать взвешенную систему гибридных рекомендаций оптимизированного инвестиционного портфеля на основе предпочтений инвестора относительно риска и доходности. Как правило, инвесторы спрашивают совета по инвестициям у друзей или родственников со схожими предпочтениями в отношении риска, или, если их интересует конкретный товар, у того, кто уже инвестировал в тот же товар. Поэтому методология учитывает прошлое поведение инвестора и его ближайших соседей-инвесторов со схожими предпочтениями риска. С помощью коллаборативной фильтрации на основе интересов пользователя авторы рекомендуют выбрать определенное количество акций, используя метод корреляции Пирсона на основе дохода инвестора. Затем с помощью другой коллаборативной фильтрации на основе интересов пользователя рекомендуется определенное количество акций на основе возраста инвестора. Рекомендованному количеству акций, сгенерированному на основе дохода и возраста инвестора, присваиваются веса, и в итоге считается их средневзвешенное значение. В заключение проведена оценка реализуемости предложенной системы с помощью различных экспериментов. На основании полученных результатов авторы делают вывод, что предложенный взвешенный гибридный подход достаточно надежен для реализации в реальных условиях. Новизна работы заключается в том, что ни один из существующих подходов не использует более одного типа алгоритма взвешенных рекомендаций. Кроме того, конечные результаты, полученные таким образом, также никогда не отличались максимальным коэффициентом Шарпа и минимальным риском для инвестора. Такая комбинация гибридной фильтрации и коэффициента Шарпа никогда ранее не исследовалась

    Modelling trust in semantic web applications

    Get PDF
    This paper examines some of the barriers to the adoption of car-sharing, termed carpooling in the US, and develops a framework for trusted recommendations. The framework is established on a semantic modelling approach putting forward its suitability to resolving adoption barriers while also highlighting the characteristics of trust that can be exploited. Identification is made of potential vocabularies, ontologies and public social networks which can be used as the basis for deriving direct and indirect trust values in an implementation

    Personalized Finance Advisory through Case-based Recommender Systems and Diversification Strategies

    Get PDF
    Recommendation of financial investment strategies is a complex and knowledge-intensive task. Typically, financial advisors have to discuss at length with their wealthy clients and have to sift through several investment proposals before finding one able to completely meet investors' needs and constraints. As a consequence, a recent trend in wealth management is to improve the advisory process by exploiting recommendation technologies. This paper proposes a framework for recommendation of asset allocation strategies which combines case-based reasoning with a novel diversification strategy to support financial advisors in the task of proposing diverse and personalized investment portfolios. The performance of the framework has been evaluated by means of an experimental session conducted against 1172 real users, and results show that the yield obtained by recommended portfolios overcomes that of portfolios proposed by human advisors in most experimental settings while meeting the preferred risk profile. Furthermore, our diversification strategy shows promising results in terms of both diversity and average yield
    corecore