Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для аналізу економічних ризиків
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У роботі досліджено розробку інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (ІСППР) для аналізу економічних ризиків та прогнозування банкрутства компаній. Метою є порівняння ефективності сучасних методів машинного навчання для цієї задачі. Дослідження включає застосування низки моделей, зокрема DecisionTree, RandomForest, SVM, GradientBoosting та XGBoost. Методи дослідження зосереджені на подоланні проблеми незбалансованості вхідних даних за допомогою техніки SMOTE та відборі найбільш значущих ознак з використанням RFE. Основні отримані результати демонструють, що хоча SVM показує найвищий F1 Score (~0.96), XGBoost є беззаперечним лідером за метрикою ROC AUC (~0.85), що вказує на його кращу розрізнювальну здатність. Наукова новизна полягає у комплексному порівнянні моделей в умовах дисбалансу класів та акценті на інтерпретованості результатів за допомогою методів, якот SHAP. Практична значимість роботи полягає у проектуванні архітектури веб-орієнтованої СППР, яка надає ризик-менеджерам прозорий та ефективний інструмент для прийняття обґрунтованих рішень.
Опис
Ключові слова
інтелектуальна система підтримки прийняття рішень (ІСППР), аналіз економічних ризиків, прогнозування банкрутства, машинне навчання, XGBoost, SVM, незбалансовані дані, SMOTE
Бібліографічний опис
Мельник М. С. Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для аналізу економічних ризиків / Мельник М. С., Левенчук Л. Б. // Системні науки та інформатика : збірка доповідей ІV науково-практичної конференції, [Київ], 1–5 грудня 2025 р. / Навчально-науковий Інститут прикладного системного аналізу КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 130-136.