Бідюк, Петро ІвановичПриходько, Андрій Ігорович2021-09-072021-09-072021-06Приходько, А. І. Байєсівські моделі для прогнозування актуарних ризиків : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Приходько Андрій Ігорович. - Киів, 2021. - 78 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43586Дипломна 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.ukактуарний ризикстрахова компаніялогістична регресіябайєсівська мережапрогнозуваннядерева рішеньіндекс джінізагальна точність моделіactual riskinsurance companylogistic regressionbayesian networkgeneral accuracyforecastingdecision treegini indexBachelor Thesis78 с.