Система оцінки та прогнозування кредитних ризиків у банківському секторі
Loading...
Date
2024
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Abstract
У світлі зростання попиту на кредитування, передбачення кредитних ризиків стає пріоритетним завданням для банків та інших кредитних установ. Прогнозування дефолту та оцінка кредитних збитків визначають основні
аспекти кредитної політики, спрямовані на забезпечення фінансової стійкості та відповідального кредитування. В даному контексті використовуються різноманітні методи, серед цих методів важливе місце належить статистичним моделям та методам машинного навчання. Сучасні технології дозволяють аналізувати обширні фінансові дані та враховувати низку факторів, що впливають на кредитоспроможність клієнтів. Об’єкт дослідження: процес кредитування та управління кредитними ризиками для забезпечення фінансової стабільності банків, підприємств та держави. Предмет дослідження: моделі машинного навчання та методи статистичного аналізу виживаності в задачі прогнозування та оцінки кредитних ризиків. Мета роботи: розробка ефективної стратегії управління кредитним ризиком за допомогою прогнозування дефолту та збитків в банківській сфері
за допомогою машинного навчання та статистичних методів аналізу виживаності. На мові Python створено програмний продукт для прогнозування та оцінки кредитних ризиків.
Description
Keywords
системний аналіз, кредитні ризики, машинне навчання, моделі виживання, system analysis, credit risks, machine learning, survival models
Citation
Сумін, О. О. Система оцінки та прогнозування кредитних ризиків у банківському секторі : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Сумін Олександр Олександрович. - Київ, 2024. - 102 с.