Empirical investigation on influence of moon’s gravitational-field to earth’s global temperature

This research examined a possibility of the Moon’s gravitational-wave that may influence Earth’s global temperature, with a mathematical method of empirical analysis with the data of the global temperature, global carbon dioxide, and the distance between Moon and Earth. We made the regression analysis of the global temperature over the factors of Moon’s gravitational field taken from the General Theory of Relativity and from the Newton’s gravity theory, with the data of the carbon-dioxide. The result shows that Newton’s gravitational field is related to Earth’s global temperature, while the influence of Moon’s gravitational wave is negligible. However, we also found a possibility that the gravitational wave could contribute to Moon’s gravitational-field upon the analysis of multicollinearity of two factors taken from Newton’s theory and the General Theory of Relativity

Analysis of moon’s gravitational-wave and earth’s global temperature: influence of timetrend and cyclic change of distance from moon

This research examined the influence of Moon’s gravitational-wave to Earth’s global warming process and the effects of time-trend and cyclic change of the distance between Moon and Earth. In the pervious research, we found that the Moon’s gravitational-wave could influence the process of the Earth’s global warming; and, we also found that Moon’s cyclic movement around Earth needed to be further investigated, because it gave a unique pattern of distribution in the data for the empirical analysis; while both global temperature and global carbon-dioxide increase almost linearly in the time-series. In this research we added dummy binary variables that simulate the trend of time and the cyclic changes. As a result we confirmed that the influence of Moon’s gravitational-wave is significant in the process of rising global temperature on Earth

Эмпирический анализ активной зоны ядерного реактора ЧАЕС за 5 секунд до взрыва

У дослідженні використоно методологію емпіричного аналізу для вивчення перехідних процесів активної зони ядерного реактора за кілька секунд до вибуху під час аварії на Чорнобильській АЕС. Параметри вибрано з опублікованих робіт [1]. Сценарієм цього аналізу передбачено зниження швидкості потоку основного циркуляційного насоса та побудовано регресивні моделі для вивчення цього сценарію. Розглянуто результати застосованої моделі і зроблено висновки про зменшення витрат головного циркуляційного насоса та реактивності протягом останніх кількох секунд до вибуху.This study uses the methodology of empirical analysis for analyzing the transient mode of the nuclear reactor core, a few second before the explosion at the time of the Chernobyl accident. The parameters were selected from the published articles [1]. A scenario was assumed for this analysis, such as the reduction of the flow rate of the Main Circulation Pump, and regression models were constructed to examine this scenario. The results of the models application were examined, and conclusions were made regarding the reduction of the flow rate of the Main Circulation Pump and the reactivity during the last few seconds to the explosion.В исследовании использована методология эмпирического анализа для изучения переходных процессов активной зоны ядерного реактора за несколько секунд до взрыва во время аварии на Чернобыльской АЭС. Параметры выбраны из опубликованных работ [1]. Сценарием этого анализа предположено снижение скорости потока основного циркуляционного насоса и построены регрессионные модели для изучения этого сценария. Рассмотрены результаты примененной модели и сделаны выводы об уменьшении расходов главного циркуляционного насоса и реактивности в течение последних нескольких секунд до взрыва

Анализ взрыва ядерного реактора Чернобыльской АЭС в апреле 1986 г. при помощи тензорных уравнений

Проаналізовано процес вибуху активної зони ядерного реактора на Чорнобильській атомній електростанції у квітні 1986 р. за допомогою тензорних рівнянь, які демонструють рух вектора в тривимірних координатах кривої часу, потоку води та пустоти. Рівняння показують, що цей вектор рухається вздовж геодезичної прямої у координатах кривої, яка описується фундаментальним тензором (gµν), символом Крістофеля (Γαµνσ) і тензором Річчі (Rµν), де µ, ν, σ, α — індекси, які позначають координати. Розв’язання тензорних рівнянь показує, що геодезична пряма вектора має сингулярну точку, яка описує точку обертання активної зони ядерного реактора від нормального функціонування до вибуху.This research analyzes the process of the explosion of the reactor core of Chernobyl nuclear plant in April 1986, using the tensor equations. These tensor equations show a movement of a vector in the three dimensional curvature coordinates of time, water flow, and void. The equations shows that this vector moves along the geodesic in the curvature coordinates, which is described by fundamental tensor (gµν), Christoffel symbol (Γαµνσ) and Ricci tensor (Rµν), where µ, ν, σ, α are suffixes that indicate the coordinates. The solution of the tensor equations shows that the geodesic of the vector has a singular point, which describes a turning point of the reactor core from the normal operation to the explosion, which we reported in our previous articles [1, 2].Проанализирован процесс взрыва активной зоны ядерного реактора на Чернобыльской атомной электростанции в апреле 1986 г. при помощи тензорных уравнений, которые демонстрируют движение вектора в трехмерных координатах кривой времени, потока воды и пустоты. Уравнения показывают, что этот вектор движется вдоль геодезической прямой в координатах кривой, которая описывается фундаментальным тензором (gµν), символом Кристоффеля (Γαµνσ) и тензором Риччи (Rµν), где µ, ν, σ, α — индексы, обозначающие координаты. Решение тензорных уравнений показывает, что геодезическая прямая вектора имеет сингулярную точку, которая описывает точку вращения активной зоны ядерного реактора от нормального функционирования до взрыва

Анализ ядра атомного реактора Чернобыльськой атомной станции за 5 секунд до взрыва в трехмерном сферическом пространстве

Проаналізовано потік води та пустоти (бульбашкові включення) ядра атомного реактора Чорнобильської атомної станції за 5 секунд до вибуху з використанням математичної моделі у тривимірній сферичній системі координат. Для вирішення задачі цей феномен розглянуто за аналогією із законом всесвітнього тяжіння та проаналізовано з використанням методу Шварцшільда. Розраховано радіус сферичного простору води та пустот, що вказує на граничне значення, за якого ядро реактора втратило здатність контролювати потужність. Виконано аналіз за регресійним методом за допомогою експоненціальної моделі і підтверджено вплив пустот та води на потужність реактора.This research analyzed the water flow and bubble (void) of nuclear reactor core of Chernobyl Power Plant, for 5 seconds before the explosion, using a mathematical model of two-dimensional spherical coordinates. To solve the problem, we considered this phenomenon as an analogy of Newtonian gravity theory, which had been solved in Schwarzchild Solution. As a result, the calculated radius of the spherical space of water and bubble indicated the maximum limit, at which the reactor core lost the control of reactor power. And, then, a regression analysis, with exponential model, confirmed the influence of bubble and water to the reactor’s power.Проанализированы поток воды и пустоты (пузырьковые включения) ядра атомного реактора Чернобыльской атомной станции за 5 секунд до взрыва с использованием математической модели в трехмерной сферической системе координат. Для решения проблемы этот феномен рассмотрен по аналогии с законом всемирного тяготения и проанализирован с использованием метода Шварцшильда. Рассчитан радиус сферического пространства воды и пустот, указывающий на максимальный предел, при котором ядро реактора утратило способность контролировать мощность. Выполнен анализ регрессионным методом с помощью экспоненциальной модели и подтверждено влияние пустот и воды на мощность реактора

Оценивание обобщенных линейных моделей с помощью байесовского подхода в актуарном моделировании

Досліджено застосування байєсівського підходу до оцінювання параметрів математичних моделей та методу аналізу статистичних даних у страхуванні на основі узагальнених лінійних моделей, які являють собою розширення лінійної регресії на випадки, коли розподіл випадкових величин може відрізнятись від нормального. Це дає можливість докладніше описати структуру та зміст досліджуваної моделі. Процедура оцінювання параметрів моделі виконується із використанням класичного методу та байєсівського підходу. На основі статистичних даних стосовно величини збитків у сфері автомобільного страхування побудовано модель для прогнозування цього актуарного процесу. Прийнятною для подальшого використання виявилась модель із законом розподілу Пуассона та експоненціальною функцією зв’язку. Це підтверджується мінімальною величиною похибки, а також достовірною оцінкою параметрів узагальнених лінійних моделей, отриманих із використанням байєсівського підходу. Встановлено, що нормальна модель з тотожною функцією зв’язку дає можливість отримати результат за одну ітерацію з незначною відносною похибкою, але недостатньо точними прогнозними значеннями збитків.The article deals with Bayesian methodology for estimating unknown parameters of mathematical models and the method of analysis statistic data in insurance based on generalized linear models. These models are extension of linear regression when distribution of random variable can differ from normal. For estimating the parameters of proposed models classical and Bayesian approach were used. The main advantage of Bayesian approach is its ability to generate not only accurate estimates but probability distributions too. It gives the opportunity to describe in details the structure and the nature of investigated models. The value of damages in autoinsurance were hired for creating the forecasting model of actuarial process. The model with Poisson distribution and an exponential link function turned out to be acceptable for further use because it has minimum value of observation error and reliable estimate for risk value which was received using Bayesian approach. A normal model with identity link function allows to generate a result after one iteration with small value of observation error but “weak” predicted value of losses and poor risk assessment.Исследовано применение байесовского подхода к задаче оценивания неизвестных параметров моделей и метода анализа статистических данных в сфере страхования на основе обобщенных линейных моделей, которые представляют собой расширение линейной регрессии на случаи, когда распределение случайных величин может отличаться от нормального. Для данной задачи оценивание неизвестных параметров моделей осуществлено c помощью байесовского подхода и метода максимального правдоподобия. На основании статистических данных об убытках в сфере автострахования построена прогнозирующая модель для актуарного процесса. Допустимой для дальнейшего применения оказалась модель с законом распределения Пуассона и экспоненциальной функцией связи. Это обосновывается минимальной величиной погрешности, а также достоверной величиной риска и достоверной оценкой параметров обобщенных линейных моделей с применением байесовского похода. Установлено, что нормальная модель с тождественной функцией связи позволяет получить результат за одну итерацию с допустимым значением относительной погрешности, но “слабым” прогнозным значением убытков и недопустимой оценкой риска

Методика построения скоринговых карт с использованием платформы SAS

Проблематика. Розробка ефективних методик оцінювання кредитоспроможності осіб і ризику банків при наданні споживчих кредитів. Мета дослідження. Визначення механізму реалізації скорингової моделі у вигляді скорингової карти. Аналіз можливостей використання методу скорингових карт як інструменту управління кредитним ризиком. Методика реалізації. Побудова скорингової карти та попередній аналіз вихідних даних за допомогою спеціалізованих компонент системи SAS Enterprise Miner. Результати дослідження. Розглянуто основні етапи розробки скорингових карт. Побудовано скорингову карту на основі реальних статистичних даних щодо видачі споживчих кредитів. Проведено порівняльний аналіз скорингової карти з іншими статистичними методами класифікації потенційних позичальників кредитів. Висновки. Встановлено, що скорингові карти мають кращу прогнозну здатність стосовно платоспроможності клієнтів, ніж інші статистичні методи, такі як дерева рішень, нейронні мережі та логістична регресія. Формат розробки прогнозних моделей у вигляді скорингової карти є найбільш простим для інтерпретації. Проте застосування цього методу вимагає значних капіталовкладень і постійного поповнення та оновлення кредитних історій позичальників.Background. Development of effective methods for evaluating solvency of individuals and risk of banks in providing consumer loans. Objective. Determining of the mechanisms for implementation of scoring models in the form of scoring cards. Analysis of the possibility of using scoring cards as a tool for credit risk management. Methods. Construction of scoring cards and preliminary analysis of input data using specialized component of the SAS Enterprise Miner. Results. The main stages of scoring cards development were considered. The scoring card was constructed that is based on actual statistical data on granting of the consumer loans. The research also presents comparative analysis of the scoring cards with other statistical methods of subjects classification. Conclusions. It was established in this study that the scoring cards have better forecasting ability than other statistical methods such as decision trees, neural networks and logistic regression. The format of development the forecasting models in the form of scoring cards is the easiest for interpreting. However, application of this method requires considerable investments as well as continuous updating and renewal of credit histories for borrowers.Проблематика. Разработка эффективных методик оценки кредитоспособности лиц и риска банков при предоставлении потребительских кредитов. Цель исследования. Определение механизма реализации скоринговой модели в виде скоринговой карты. Анализ возможностей использования метода скоринговых карт как инструмента управления кредитным риском. Методика реализации. Построение скоринговой карты и предварительный анализ исходных данных с помощью специализированных компонент системы SAS Enterprise Miner. Результаты исследования. Рассмотрены основные этапы разработки скоринговых карт. Построена скоринговая карта на основе реальных статистических данных о выдаче потребительских кредитов. Проведен сравнительный анализ скоринговой карты с другими статистическими методами классификации потенциальных заемщиков кредитов. Выводы. Установлено, что скоринговые карты имеют лучшую прогнозирующую способность относительно платежеспособности клиентов, чем другие статистические методы, такие как деревья решений, нейронные сети и логистическая регрессия. Формат разработки прогнозных моделей в виде скоринговой карты является наиболее простым для интерпретации. Однако применение этого метода требует значительных капиталовложений, а также постоянного пополнения и обновления кредитных историй заемщиков

Применение методов интеллектуального анализа данных к решению задач актуарного моделирования и оценивания финансовых рисков

Подано результати застосування методів інтелектуального аналізу даних до актуарного моделювання та оцінювання ризиків страхових компаній. Як математичний апарат використано узагальнені лінійні моделі, метод групового врахування аргументів та нечіткий метод групового врахування аргументів, а також байєсівський підхід до оцінювання невідомих параметрів моделей. На підставі фактичних статистичних даних з галузі страхування побудовано нові узагальнені лінійні моделі для подальшого застосування під час оцінювання ризику втрат страхових компаній, розроблено й апробовано мережу Байєса для оцінювання ризику банкрутства страхових компаній у разі настання страхового випадку. Прийнятною для подальшого використання виявилась модель з гамма-розподілом та логарифмічною функцією зв’язку, параметри якої отримано за чотири ітерації алгоритму оцінювання. Великий ризик банкрутства страхових компаній свідчить про відсутність ефективного механізму управління коштами як власного капіталу, так і надходжень, отриманих від страхових договорів. Застосування методів інтелектуального аналізу даних є ефективним підходом до розв’язання задач прогнозування та оцінювання ризиків актуарних процесів.Results of application of the data mining to solving the problem of actuarial processes modeling and risk estimation for insurance companies are presented. As a mathematical modeling tool the following approaches were used: generalized linear models, Bayesian networks, the group method for data handling, fuzzy GMDH, and Bayesian parameter estimation techniques. Using actual statistical data from the insurance industry, new generalized linear models were constructed that were used for estimation of a possible loss by an insurance company. Also, a model in the form of a Bayesian network was constructed that was applied to estimate the bankruptcy risk in a case of insurance losses. The best model constructed in this case turned out to be the gamma distribution based model and logarithmic link function whose parameters were estimated within four iterations of the estimation algorithm. A substantial computed value of the insurance company bankruptcy risk reflects the fact that the company under consideration does not possess an effective mechanism for managing its own capital and the payments from clients. Thus, an application of data mining is an effective approach to solving the problems of short-term forecasting financial processes and estimation of actuarial risks.Представлены результаты применения методов интеллектуального анализа данных к актуарному моделированию и оценивания рисков страховых компаний. В качестве математического аппарата использованы обобщенные линейные модели, метод группового учета аргументов и нечеткий метод группового учета аргументов, а также байесовский подход к оцениванию неизвестных параметров моделей. На основе фактических статистических данных из области страхования построены новые обобщенные линейные модели для их дальнейшего использования при оценивании рисков потерь страховых компаний, разработана и апробирована сеть Байеса для оценивания риска банкротства страховой компании при наступлении страхового случая. Приемлемой для дальнейшего использования оказалась модель с гамма-распределением данных и логарифмической функцией связи, параметры которой получены за четыре итерации алгоритма оценивания. Большой риск банкротства страховой компании свидетельствует об отсутствии эффективного механизма управления денежными средствами как собственного капитала, так и прибыли от страховых договоров. Применение методов интеллектуального анализа данных является эффективным подходом к решению задач прогнозирования и оценивания рисков актуарных процессов

Оценивание кредитных рисков методами интеллектуального анализа данных

Проаналізовано кредитні ризики фінансових організацій за допомогою методів інтелектуального аналізу даних. Фактичні статистичні дані, які характеризують позичальників кредитів, використано для побудови математичних моделей у формі рівнянь типу логіт, дерев рішень і байєсівських мереж. Якість побудованих моделей проаналізовано за множиною належних статистичних критеріїв, які забезпечують основу для вибору кращої альтернативної моделі. Із використанням двох вибірок банківських даних виконано ряд обчислювальних експериментів і виявлено кращі моделі у формі рівнянь типу логіт і байєсівські мережі. Передбачається розширити множину методів побудови математичних моделей і реалізувати ідею комбінування оцінок, згенерованих за альтернативними методами. Обґрунтовано доцільність розроблення та реалізацію спеціалізованої системи підтримання прийняття рішень для виконання досліджень у галузі оцінювання та прогнозування фінансових ризиків.In this research, credit risks are analyzed for financial organizations using data mining techniques applied to actual data. The two sets of actual statistical data characterizing the borrowers are employed for constructing mathematical models in the form of the nonlinear logit regression, decision trees, and Bayesian networks. The constructed models are analyzed with a set of appropriate statistical criteria, providing a basis for selecting the best alternative model. A series of computational experiments have been carried out using the two sets of actual statistical data from a Ukrainian bank. As a result of the performed computations, it was established that the best models in this application turned out to be nonlinear logit equations and Bayesian networks. In the future studies, we suppose to expand the number of model constructing techniques and to apply the idea of combining the estimates generated by the alternative models. Also, a specialized decision support system is to be constructed for the purpose of carrying research in the area of financial risks estimation and prediction.Проанализированы кредитные риски финансовых организаций с помощью методов интеллектуального анализа данных. Фактические статистические данные, которые характеризуют заемщиков кредитов, использованы для построения математических моделей в форме уравнений типа логит, деревьев решений и байесовских сетей. Качество построенных моделей проанализировано с помощью множества соответствующих статистических критериев, которые дают основание для выбора лучшей альтернативной модели. С использованием двух выборок банковских данных выполнен ряд вычислительных экспериментов и установлено, что лучшими оказались модели типа логит и байесовские сети. Предусматриваются расширение множества методов построения математических моделей и реализация идеи комбинирования оценок, сгенерированных альтернативними методами. Обоснованы целесообразность разработки и реализация специализированной системы поддержки принятия решений для выполнения исследований в сфере оценивания и прогнозирования финансовых рисков