Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаЧеманова, Анна Олександрівна2024-02-062024-02-062024Чеманова, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64333Магістерська 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.149 с.ukактуарні розрахункиактуарні ризикиінтелектуальна система пітримки прийняття рішень (ісппр)страхова компаніяпрогнозуваннялінійна регресіявипадковий лісметод екстремального градієнтного підсиленняскорингова оцінкакластеризаціяactuarial calculationsactuarial risksintelligent decision support system (idss)insurance companyforecastinglinear regressionrandom forestextreme gradient boosting methodscoring estimationclusteringMaster Thesis004.896