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Applicazioni statistiche delle reti neurali alle insolvenze delle compagnie di assicurazione

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11 la conoscenza acquisita e generalizzarla per casi concreti mai visionati prima (quest’ultima è la loro caratteristica più interessante). Una delle maggiori critiche mosse contro questi sistemi è che non sono in grado di spiegare come funzionano e perché funzionano in quel particolare modo i fenomeni da loro analizzati: non rivelano cioè un loro meccanismo interno di ragionamento che permetta di capire la struttura intrinseca dei fenomeni che riescono comunque a simulare. Non possono essere quindi considerati dei comodi strumenti di spiegazione e di comprensione di un fenomeno fintantoché non siano stati sviluppati idonei dispositivi atti a permettere di capire che cosa succeda realmente all’interno della rete durante l’apprendimento 3 (Parisi, 1989, pag 64). Le reti riescono però ad essere dei validi strumenti nel supporto alle decisioni in quanto hanno la capacità di fornire risposte adeguate anche per fenomeni descrivibili con modelli non lineari, senza il bisogno di assunzioni a priori. Possono essere quindi pensate come degli strumenti statistici per l’inferenza induttiva (Refenes, 1995), utili soprattutto nell’analisi di fenomeni non riconducibili a relazioni facilmente riconoscibili. Sebbene il futuro delle reti neurali come stimatori non lineari nelle problematiche finanziarie sembra essere promettente, lo sviluppo con successo di questi strumenti non è una facile procedura: occorre infatti avere una buona competenza sia nel campo di applicazione, sia nella tecnica di realizzazione di questi strumenti, poiché la scelta delle variabili da considerare, la loro correlazione e normalizzazione, il loro significato e il modo in cui ottimizzare i dati sono di importanza fondamentale. Anche la consapevolezza delle complesse relazioni tra i dati, dell’esatta regolazione dei parametri di apprendimento (learning rate, momentum, …) e della distinzione esistente tra il concetto di memorizzazione e quello di generalizzazione sono elementi alla base di uno sviluppo applicativo di successo (Refenes, 1995). 3 Alcuni tentativi in questa direzione sono stati fatti mediante l’uso della tecnica statistica della cluster analysis: con essa si può tentare di creare una serie di raggruppamenti organizzati in una struttura gerarchica. In detti raggruppamenti vanno poi classificati i patterns di attivazione, cioè quei vettori che indicano il livello di attivazione di una particolare unità nascosta in modo tale da raccoglierli in gruppi di vettori simili. Oppure può essere utilizzata la tecnica del lesionamento della rete: in questo modo è possibile valutare il ruolo di determinate unità nella produzione di una certa prestazione (Parisi, 1989, pag. 66 e ss.). Si tenga però presente che il risultato delle reti neurali non dipende dagli input considerati singolarmente, ma dall’interazione che esiste tra di essi.
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Informazioni tesi

  Autore: Flavio Dionigi Ponciroli
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1997-98
  Università: Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano
  Facoltà: Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
  Corso: Economia Bancaria, Finanziaria ed Assicurativa
  Relatore: Benito Vittorio Frosini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 198

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