Байєсівські моделі для прогнозування актуарних ризиків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorПриходько, Андрій Ігорович
dc.date.accessioned2021-09-07T14:51:53Z
dc.date.available2021-09-07T14:51:53Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenThesis: 78 p., 11 tables, 34 fig., 1 add, 14 references. This paper deals with actuarial risk assessment using mathematical models and credit risk assessment methods. Object of research: actuarial risks, intelligent methods in data analysis. Subject of study: actuarial risk assessment methodologies and Bayesian data analysis methods. The following methods of credit risk analysis were used in the paper: using logistic regression methods and Bayesian networks. The purpose of the work is to develop and apply mathematical models to actuarial risk assessment based on statistics. Methods of investigation - linear regression and Bayesian networks. Topicality - building models that will help in assessing the risk exposure in insurance companies and improve quality and accuracy. The analysis of the obtained results is carried out, the analysis of the obtained prognostic model is performed. Ways of further development of the subject of research are methods of predictive modeling using neural networks.uk
dc.description.abstractukДипломна 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.uk
dc.format.page78 с.uk
dc.identifier.citationПриходько, А. І. Байєсівські моделі для прогнозування актуарних ризиків : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Приходько Андрій Ігорович. - Киів, 2021. - 78 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43586
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectактуарний ризикuk
dc.subjectстрахова компаніяuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectбайєсівська мережаuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectіндекс джініuk
dc.subjectзагальна точність моделіuk
dc.subjectactual riskuk
dc.subjectinsurance companyuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectbayesian networkuk
dc.subjectgeneral accuracyuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectdecision treeuk
dc.subjectgini indexuk
dc.titleБайєсівські моделі для прогнозування актуарних ризиківuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Prykhodko_bakalavr.docx
Розмір:
5.79 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи