title: Banking risks control using information technology and mathematical modelling
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Корникова Наталья Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Прокопьева Анна Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Prokopeva Anna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Свиркин Михаил Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Svirkin Mikhail Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013615
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12281
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Риск-менеджмент является популярным направлением анализа деятельности предприятия. Банки и многие компании развивают собственные методики выявления и расчета рисков. Наиболее распространенной является задача определения кредитного риска, заключающаяся в прогнозировании дефолтов потенциальных клиентов и величины убытков вследствие такого дефолта. В данной работе используются методы машинного обучения для определения кредитоспособности контрагентов, пошагово строится рейтинговая система заемщиков, способная эффективно определять как «хороших», так и «плохих» клиентов. Рассчитанные критерии качества показывают, что полученная модель обладает высокой прогностической способностью. На основании построенной системы с помощью метода имитационного моделирования формируются максимальные убытки по портфелю и рассчитывается кредитный риск. Для удобства анализа в работе создан программный комплекс, который может использоваться для принятия решений по потенциальным клиентам.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Risk management is a popular area of ​​analysis of the enterprise. Banks and other companies develop their own methods for identifying and calculating risks. The most common problem is to determine the credit risk, which consists in forecasting the defaults of potential customers and the amount of losses due to default. In this paper, machine learning methods are used to determine the creditworthiness of borrowers, a rating system of borrowers is constructed, capable of effectively determining both "good" and "bad" clients. The calculated quality criteria show that the model has a high accuracy. Maximum losses are generated based on the simulation method. For the convenience of analysis, a software package has been created that can be used to make decisions on potential customers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кредитный риск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: имитационное моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление рисками
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: credit risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: credit scoring
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: simulations model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: control risks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Banking risks control using information technology and mathematical modelling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение информационных технологий и математического моделирования в управлении банковскими рисками
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_s_dissertation-7.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12281/1/Master_s_dissertation-7.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,33 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_recenzenta.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12281/2/reviewSV_Otzyv_recenzenta.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 992,43 kB
resources.filename: reviewSV_st001562_Svirkin_Mixail_Vladimirovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12281/3/reviewSV_st001562_Svirkin_Mixail_Vladimirovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,5 kB