Συστήματα υποστήριξης αποφάσεων σε διοικητικά στελέχη με χρήση tensorflow για την πρόβλεψη της τιμής κλεισίματος της μετοχής της Boeing
Creators: name: Πίκιος, Νικόλαος Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: subject: Πληροφοριακά συστήματα
subject: Συστήματα Υποστήριξης αποφάσεων
subject: Νευρωνικά Δίκτυα
subject: Decision Support Systems
subject: Information Systems
subject: FOS: Computer and information sciences
subject: Neural Networks

description: Οι αποφάσεις χωρίζονται ως προς τη δομή του προβλήματος σε δομημένες, ημιδομημένες και αδόμητες. Επίσης, ως προς το διοικητικό επίπεδο στο οποίο λαμβάνονται, χωρίζονται σε λειτουργικές, τακτικές και στρατηγικές. Προκειμένου να λάβουν αποφάσεις, τα στελέχη αναζητούν σχετική πληροφόρηση και κάνουν χρήση πληροφοριακών συστημάτων.H μελέτη χρησιμοποιεί την μηχανική μάθηση για την δημιουργία ενός πληροφοριακού συστήματος στήριξης αποφάσεων με την χρήση της πλατφόρμας TensorFlow. Με την ανάλυση και την πρόβλεψη της τιμής μιας μετοχής μπορεί κάποιος να καταλάβει την πορεία της εταιρείας και να βοηθήσει την λήψη αποφάσεων των διοικητικών στελεχών για το μέλλον. Με τον καιρό έχουν δημιουργηθεί μοντέλα αλγορίθμων για την καλύτερη ανάλυση χρονοσειρών που μπορούν να φανούν χρήσιμα στην πρόβλεψη μελλοντικών αξιών χρηματιστηρίου. Η σωστή επιλογή των εποχών που θα τρέξει ο αλγόριθμος είναι ένα βασικό σημείο στην μελέτη καθώς εκεί κρίνεται αν το μοντέλο έχει εκπαιδευτεί σωστά. Στην περίπτωση της Boeing ενώ ήταν στον κολοφώνα της ασφάλειας και της μηχανικής, η εταιρία βρέθηκε εκτεθειμένη μετά την αποτυχία δύο αεροσκαφών και στην συνέχεια λόγω της επιδημίας COVID-19. Τα μηχανικά σφάλματα δείχνουν ότι δεν ήταν θέμα λάθος υπολογισμών αλλά θέμα διοικητικών αποφάσεων για μείωση εξόδων. Το μοντέλο που δημιουργήθηκε δείχνει ότι θα μπορούσε να προβλεφθεί η τιμή της μετοχής και η εταιρεία να ανάκαμψη νωρίτερα. Τέλος, προτείνεται μια στρατηγική εταιρικής ανάκαμψης της Boeing σε τέσσερα στάδια. Αυτά είναι η άμεση αντικατάσταση της ηγεσίας, ο μετασχηματισμός της εταιρίας, η αναδιαμόρφωση της στρατηγικής και τέλος η αναδημιουργία της εταιρικής ταυτότητας.
description: Decisions are divided in terms of the structure of the problem into structured, semi-structured and unstructured. Also, in terms of the administrative level at which they are taken, they are divided into operational, tactical and strategic. In order to make decisions, executives seek relevant information and make use of information systems.The study uses machine learning to create a decision support information system using the TensorFlow platform. By analyzing and forecasting the price of a share, one can understand the course of the company and help the executives make decisions for the future. Over time, algorithm models have been developed for better time series analysis that may be useful in predicting future stock market values. The correct choice of times when the algorithm will run is a key point in the study as it is judged whether the model is properly trained. In the case of Boeing, while at the helm of safety and engineering, the company was exposed after the failure of two aircraft and then due to the COVID-19 epidemic. The mechanical errors show that it was not a matter of miscalculations but a matter of administrative decisions to reduce costs. The model created shows that the share price could be predicted and the company could recover earlier. Finally, a four-stage Boeing corporate recovery strategy is proposed. These are the immediate replacement of leadership, the transformation of the company, the reshaping of the strategy and finally the re-creation of the corporate identity.