Система підтримки прийняття рішень для оцінювання і прогнозування банківських ризиків
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 101 с., 44 рис., 9 табл., 2 дод., 21 джерело
БАНКІВСЬКІ РИЗИКИ, МОДЕЛІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ,
АНАЛІЗ ЯКОСТІ МОДЕЛЕЙ
Об’єкт дослідження - набір статистичних даних кредитної компанії.
Предмет дослідження: застосування алгоритмів машинного навчання
до задач, що мають місце в галузі оцінки ризиків.
Метою проекту є створення програмного забезпечення, що може
допомогти в управлінні банківськими ризиками субʼєктам, які є
відповідальними за прийняття рішень щодо впровадження та використання
банківських стратегій з урахуванням ризиків різних видів.
Вищеописане реалізовано за допомогою методів машинного навчання,
які були застосовані на фінансових даних, що знаходяться у відкритому
доступі. Було описано суть та математичну складову цих методів, задачі, для
вирішення яких підходить кожен окремий метод. На основі цієї інформації
вже писались та модифікувались алгоритми для конкретних задач. Було
розроблено програмний продукт на мові програмування Python. Ефективність
кожного алгоритма була виміряна відповідними метриками та за можливості
продемонстрована візуально за допомогою матриць або графіків.
Результатом роботи програми є рекомендації щодо дій, повʼязаних із
банківською діяльністю, зважаючи на які, субʼєкт може прийняти кращі
рішення в актуальній для нього області.
Опис
Ключові слова
банківські ризики, моделі машинного навчання, аналіз якості моделей, banking risks, machine learning models, models quality analysis
Бібліографічний опис
Теванян, Р. Р. Система підтримки прийняття рішень для оцінювання і прогнозування банківських ризиків : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Теванян Роман Робертович. – Київ, 2023. – 101 с.