Байєсівські моделі для прогнозування актуарних ризиків
Ескіз недоступний
Дата
2021-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 78 с., 11 табл., 34 рис., 1 додаток, 14 джерел.
В роботі розглядаються задачі оцінювання актуарних кредитних ризиків за допомогою математичних моделей та методів оцінювання кредитного ризику.
Об’єкт дослідження: актуарні ризики, інтелектуальні методи аналізу даних.
Предмет дослідження: методи оцінювання актуарних кредитних ризиків з використанням методів байєсівського аналізу даних.
В роботі використано такі методи аналізу кредитних ризиків: за допомогою методів логістичної регресії та байєсівських мереж.
Мета роботи – розробка і застосування математичних моделей для оцінювання актуарних ризиків на основі статистичних даних.
Методи дослідження – лінійна регресія та байєсівські мережі.
Актуальність – побудова моделей, що допоможе при оцінюванні актуарних кредитних ризиків у страхових компаніях та покращить якість та точність.
Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – застосування методів прогнозного моделювання за допомогою нейронних мереж.
Опис
Ключові слова
актуарний ризик, страхова компанія, логістична регресія, байєсівська мережа, прогнозування, дерева рішень, індекс джіні, загальна точність моделі, actual risk, insurance company, logistic regression, bayesian network, general accuracy, forecasting, decision tree, gini index
Бібліографічний опис
Приходько, А. І. Байєсівські моделі для прогнозування актуарних ризиків : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Приходько Андрій Ігорович. - Киів, 2021. - 78 с.