Принципы формирования моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий с использованием элементов машинного обучения
Знакомство с основными принципами формирования моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий с использованием элементов машинного обучения. Рассмотрение моделей Альтмана, Фулмера, Спрингейта, где применены элементы дискриминантного анализа.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.05.2022 |
| Размер файла | 112,8 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Рассмотрение данных отчета о прибылях и убытках коммерческих банков на примере АО "Kaspibank". Определение кредитоспособности заемщиков и суммы налогов. Изучение вероятности банкротства предприятий с использованием пятифакторной модели Э. Альтмана.
отчет по практике [404,0 K], добавлен 06.06.2014Разработка моделей прогнозирования банкротства. Подходы к диагностике банкротства кредитных организаций. Методика Банка России при диагностике банкротства кредитных организаций. Применение методов экспертных оценок, их преимущества и недостатки.
реферат [87,7 K], добавлен 24.02.2016Классические и альтернативные методы прогнозирования банкротства. Применение существующих методик оценки вероятности дефолта/отзыва лицензии на осуществление банковской деятельности для коммерческих банков. Решение проблемы несбалансированности данных.
дипломная работа [794,8 K], добавлен 19.09.2016Практические рекомендации по совершенствованию методов прогнозирования и предупреждения банковских кризисов, с целью минимизации негативных последствий их наступления. Прогнозирование банковских кризисов с использованием разных математических моделей.
дипломная работа [4,2 M], добавлен 01.06.2015Классификация по различным критериям (степени вероятности, однородности) и алгоритм выбора методов прогнозирования в практике бизнеса. Анализ недостатков "мягких" вычислений, генетических алгоритмов и нечеткой логики, основанных на нейронных сетях.
контрольная работа [29,8 K], добавлен 29.01.2010Понятие и признаки банкротства. Развитие института несостоятельности (банкротства). Понятие и признаки несостоятельности (банкротства). Особенности банкротства банков. Наблюдение. Конкурсное производство.
дипломная работа [102,6 K], добавлен 15.08.2005Факторы и события, влияющие на обменный курс. Проведение поведенческой аналитики данных "Twitter" путем семантического анализа текста и выявления тональности сообщений. Особенности реализации лексического подхода и машинного обучения с учителем.
курсовая работа [791,6 K], добавлен 17.10.2016Изучение учредительных, нормативных документов, регламентирующих деятельность банка. Ознакомление с системой управления финансами, анализ вероятности банкротства, кредитоспособности, инвестиционной привлекательности. Рассмотрение обязанностей менеджеров.
отчет по практике [288,0 K], добавлен 25.09.2014Сущность и классификация финансовых рисков банка. Инструменты управления кредитными рисками и пути их сокращения. Принципы управления кредитным портфелем. Построение моделей оценки надежности коммерческого банка. Определение рейтинга кредитоспособности.
дипломная работа [501,4 K], добавлен 17.03.2014Определение задачи создания механизмов раннего предупреждения. Особенности разработки модели, которая адекватно определяет вероятность дефолта российских банков, и в обосновании областей применения полученной модели в соответствии с целями регулятора.
статья [172,6 K], добавлен 07.08.2017
