Sieć bayesowska jako narzędzie pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych

Proces decyzyjny w inwestowaniu rozpoczyna się od percepcji i przetwarzania napływających informacji. Podłoże decyzji stanowią przekonania dotyczące prawdopodobieństwa zajścia określonego zdarzenia. Jednostki racjonalne posługują się narzędziami teorii prawdopodobieństwa i statystyki, rozumując zgodnie z prawem Bayesa, czyli aktualizując wyobrażenia o prawdopodobieństwie zdarzenia wraz z ujawnianiem wszelkich nowych informacji, zarówno ilościowych, jak i jakościowych. Wydaje się zatem, że bardzo dobrym narzędziem wspomagającym decyzje inwestycyjne może być odpowiednio skonstruowany model sieci bayesowskiej (Bayesian Network). W artykule postawiono za cel główny prezentację możliwości zastosowania modelu sieci bayesowskiej do pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych, z uwzględnieniem informacji jakościowych oraz preferencji i subiektywnych ocen analityka finansowego, podejmującego decyzje w warunkach niepewności.

Making a decision in investment starts from perception and analysis of incoming information. Rational investors reason according to Bayes formula and try to develop posterior probabilities after new evidence has been added. Virtually all decisions that investors make are exercises in probability. Bayesian networks have been used in different decision support system contexts that combine qualitative and quantitative information. Main goal of this paper is to present Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database, with respect to historical quantitative information, uncertain qualitative information, incomplete knowledge and evidence.