Электронный каталог

Статья

Акишина, Е.П.
Разработка математических моделей классификации кредитных организаций с использованием деревьев решений и их ансамблей / Е.П.Акишина, В.В.Иванов, А.В.Крянев, А.С.Приказчикова // Вестник национального исследовательского ядерного университета "МИФИ" [Электронный ресурс]. – 2024. – Т. 13, № 4. – С. 242-250. – URL: https://vestnikmephi.elpub.ru/jour/article/view/350/312. – Библиогр.: 8.

В статье рассматривается задача применения деревьев решений и их ансамблей (лесов решений) в задаче классификации кредитных организаций, как объектов экономической безопасности. Хотя деревья решений и их ансамбли успешно применяются в банковском секторе, для автоматизированной идентификации неблагонадежных кредитных организаций деревья решений и их ансамбли ранее не использовались. Классификация кредитных организаций проводилась на основе формы банковской отчетности No 101. В результате проведенного анализа были выделены ключевые показатели деятельности кредитных организаций, а именно «Прибыль», «Счета в Банке России», «Ценные бумаги». С учетом этих показателей для модели CART была получена точность классификации, составившая 85 %. Для моделей Random Forest, Adaboost и Xgboost использовались все 23 показателя финансовой отчетности (форма 101), а достигнутая при этом точность составила 83, 80 и 80 %, соответственно, решена актуальная научно-практическая задача – разработаны математические модели, позволяющие идентифицировать высокорисковые кредитные организации и прогнозировать риски отзыва у них лицензий. В ходе их применения идентифицирован список потенциально неблагонадежных кредитных организаций, на которые рекомендуется обратить пристальное внимание органам государственной власти.



ОИЯИ = ОИЯИ (JINR)2024
Спец.(статьи,препринты) = С 17 и1 - Математическое моделирование
Бюллетени = 47/024