Купенко, Ольга ПетрiвнаДонченко, Iван Юрiйович2026-02-182026-02-182025Донченко, I. Ю. Iнтелектуальна система оптимiзацiї iнвестицiй та прогнозування економiчних ризикiв : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Донченко Iван Юрiйович. – Київ, 2025. – 90 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78852Магiстерська дисертацiя: 90 с., 28 рис., 22 табл., 49 посилань. Об’єктом дослiдження є процеси аналiзу та прогнозування економiчних ризикiв у задачах iнвестицiйної аналiтики. Предметом дослiдження є методи, моделi та програмнi засоби iнтелектуальної системи прогнозування економiчних ризикiв на основi фiнансових показникiв пiдприємств. Метою роботи є розробка iнтелектуальної системи аналiзу економiчних ризикiв, що забезпечує прогнозування ймовiрностi настання критичних подiй та пiдтримку прийняття iнвестицiйних рiшень. У роботi оглянуто сучаснi пiдходи до оцiнювання економiчних ризикiв i методи їх прогнозування з використанням машинного навчання. Проаналiзовано та пiдготовлено набiр фiнансових даних, виконано розвiдувальний аналiз i попередню обробку даних. Розроблено та експериментально дослiджено моделi логiстичної регресiї, методу опорних векторiв, градiєнтного бустингу та нейроннi мережi типу MLP, зокрема з механiзмом уваги. Реалiзовано ансамблевi методи агрегування моделей для пiдвищення якостi прогнозування. Отримано порiвняльнi результати за показниками ROC-AUC, F1-score та Recall, вста новлено переваги ансамблевих пiдходiв для задач прогнозування ризикiв на табличних фiнансових даних. Запропоновано прототип iнтелектуальної системи, що забезпечує вве дення фiнансових показникiв пiдприємства, отримання прогнозу ризику та iнтерпретацiю ключових факторiв, якi впливають на результат90 с.ukштучний iнтелектпрогнозування економiчних ризикiвмашинне навчанняансамблевi методинейроннi мережiаналiз данихпояснюванiсть моделейвiзуалiзацiяпiдтримка прийняття рiшеньMaster Thesis004.8:519.86:330.4