Інтелектуальна система оцінювання страхових ризиків в аграрному секторі на основі методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 135 с., 38 рис., 21 табл., 1 додаток, 21 джерел. Об’єкт дослідження – процеси формування, прогнозування та оцінювання страхових ризиків у аграрному секторі в умовах невизначеності природно-кліматичних та економічних факторів. Предмет дослідження – методи машинного навчання, статистичного аналізу, імітаційного моделювання та інтелектуальні підходи до побудови систем оцінювання аграрних страхових ризиків, включно з алгоритмами прогнозування врожайності та розрахунку страхових показників. Мета роботи – створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, яка забезпечує точне прогнозування врожайності сільськогосподарських культур і визначення ключових страхових показників: ймовірності дефіциту, очікуваних збитків,
Value-at-Risk та Conditional Value-at Risk. У роботі використано методи машинного навчання (регресійні моделі, ансамблеві алгоритми), статистичного аналізу, просторової обробки супутникових даних MODIS та кліматичних реаналізів ERA5-Land, а також метод Монте-Карло для моделювання сценаріїв невизначеності.
Опис
Ключові слова
аграрні ризики, страхування, прогнозування врожайності, машинне навчання, супутникові дані, монте-карло, var, cvar, інтелектуальна система, агрострахування, agricultural risks, insurance, yield forecasting, machine learning, satellite data, monte carlo, var, cvar, intelligent system, agricultural insurance
Бібліографічний опис
Ярко, А. Ю. Інтелектуальна система оцінювання страхових ризиків в аграрному секторі на основі методів машинного навчання : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ярко Андрій Юрійович. – Київ, 2025. – 135 с.