Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень (ІСППР) для дослідження актуарних фінансових ризиків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузнєцова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorЧеманова, Анна Олександрівна
dc.date.accessioned2024-02-06T11:09:10Z
dc.date.available2024-02-06T11:09:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 149 с., 11 рис., 27 табл., 1 додаток, 46 джерел. Об’єкт дослідження – актуарні фінансові процеси, тобто процеси у страхуванні, та відповідні ризики, представлені статистичними даними і експертними оцінками стосовно їх розвитку. Предмет дослідження – побудова математичних моделей для прогнозування актуарних фінансових процесів і відповідних ризиків; критерії для аналізу адекватності моделей та інтерпретації отриманих результатів. Методи дослідження – математичні моделі прогнозування та методи оцінювання якості отриманих моделей, скорингові моделі, кластерний аналіз. Метою роботи є розробка інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (ІСППР), за допомогою якої можна отримати результат по окремим запитам, про надання страхових полісів чи заключення контрактів. В роботі було проведено огляд теоретичних аспектів актуарних розрахунків та відповідних ризиків, досліджено різні моделі прогнозування, а також проведено теоретичний огляд побудови скорингових моделей та проведення кластерного аналізу. Також було розроблено ІСППР, що дозволяє для окремого запиту дослідити рівень ризиковості з точки зору страхової компанії. Розроблено програмний продукт на мові програмування Python. Новизна роботи полягає в розробці та реалізації нової ІСППР для дослідження актуарних фінансових ризиків, яка поєднує в собі ряд особливостей: побудова декількох моделей прогнозування і вибір серед них найкращої, побудова скорингової моделі та кластеризація.
dc.description.abstractotherThesis: 149 p., 11 fig., 27 tabl., 1 appendix, 46 sources. The object of the study – actuarial financial processes, i.e., processes in insurance, and the corresponding risks represented by statistical data and expert assessments regarding their development. Subject of the study – construction of mathematical models for forecasting actuarial financial processes and corresponding risks; criteria for analyzing the adequacy of models and interpreting the obtained results. Methods of the research – mathematical forecasting models, methods for evaluating the quality of obtained models, scoring models, cluster analysis. The aim of the work is to develop an intelligent decision support system (IDSS) that allows obtaining results for individual requests regarding the issuance of insurance policies or contract agreements. The study includes a review of theoretical aspects of actuarial calculations and related risks, exploration of various forecasting models, and a theoretical overview of constructing scoring models and conducting cluster analysis. Additionally, an intelligent decision support system has been developed to investigate the level of risk from the perspective of the insurance company for individual requests. A corresponding software product has been developed in the Python programming language. The novelty of the work lies in the development and implementation of a new intelligent decision support system for investigating actuarial financial risks, combining several features: building multiple forecasting models and selecting the best among them, constructing a scoring model, and clustering.
dc.format.extent149 с.uk
dc.identifier.citationЧеманова, А. О. Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень (ІСППР) для дослідження актуарних фінансових ризиків : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чеманова Анна Олександрівна. - Київ, 2024. - 149 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64333
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectактуарні розрахункиuk
dc.subjectактуарні ризикиuk
dc.subjectінтелектуальна система пітримки прийняття рішень (ісппр)uk
dc.subjectстрахова компаніяuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectлінійна регресіяuk
dc.subjectвипадковий лісuk
dc.subjectметод екстремального градієнтного підсиленняuk
dc.subjectскорингова оцінкаuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectactuarial calculationsuk
dc.subjectactuarial risksuk
dc.subjectintelligent decision support system (idss)uk
dc.subjectinsurance companyuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectlinear regressionuk
dc.subjectrandom forestuk
dc.subjectextreme gradient boosting methoduk
dc.subjectscoring estimationuk
dc.subjectclusteringuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleІнтелектуальна система підтримки прийняття рішень (ІСППР) для дослідження актуарних фінансових ризиківuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chemanova_magistr.pdf
Розмір:
1.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи