Розробка моделей оцінювання ризиків зелених проектів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузнєцова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorШевчук, Олексій Сергійович
dc.date.accessioned2024-02-26T10:41:55Z
dc.date.available2024-02-26T10:41:55Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 105 с., 14 рис., 36 табл., 1 дод., 20 джерел. Об’єкт дослідження – ризики інвестування у зелені проекти, способи їх аналізу та оцінки. Предмет дослідження – математичні моделі аналізу та прогнозування ризиків зелених проектів. Мета роботи – дослідити існуючі методи вирішення задачі кредитного скорингу, побудувати моделі вирішення задачі оцінки та прогнозування ризиків зелених проектів. Методи дослідження – логістична регресія, дерева рішень, метод випадкового лісу, градієнтний бустинг, AdaBoost. Актуальність – розробка моделей оцінювання ризикованості зелених проектів з метою вирішення специфічної задачі кредитного скорингу, важливість якої зростає із збільшенням занепокоєнь щодо збереження навколишнього середовища. Результати роботи – було створено на мові програмування Python і протестовано моделі прогнозування ризиків зелених проектів, проведено порівняння ефективності цих моделей. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – використання нейронних мереж для розв’язання задачі кредитного скорингу зелених проектів, розробка методу розв’язання задачі прогнозування ризиків зелених проектів.
dc.description.abstractotherThe theme: «Development of risk evaluation models for green projects» Master’s thesis: 105 p., 14 fig., 36 tabl., 1 appendix, 20 references. Object of research - risks of investing in green projects, methods of their analysis and evaluation. The subject of research is the set of mathematical models for analyzing and forecasting the risks of green projects. The purpose of the study is to investigate the existing methods for solving the problem of credit scoring, to build models for solving the problem of assessing and forecasting the risks of green projects. Research methods – ridge regression, decision trees, random forest method, gradient boosting. Relevance – development of models for assessing the riskiness of green projects in order to solve the specific problem of credit scoring, the importance of which is growing with increasing concerns about environmental protection. As a results, models for predicting the risks of green projects were created and tested, and the effectiveness of these models were compared. Further development of the subject of research lies in the use of neural networks to solve the problem of credit scoring of green projects, development of a method for solving the problem of predicting the risks of green projects.
dc.format.extent105 с.
dc.identifier.citationШевчук, О. С. Розробка моделей оцінювання ризиків зелених проектів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Шевчук Олексій Сергійович. - Київ, 2024. - 105 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64961
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкредитний скоринг
dc.subjectзелений проект
dc.subjectмодель прогнозування ризиків
dc.subjectcredit scoring
dc.subjectgreen project
dc.subjectrisk forecasting model
dc.subject.udc004.852
dc.titleРозробка моделей оцінювання ризиків зелених проектів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shevchuk_magistr.pdf
Розмір:
1.14 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