Вероятностное моделирование надежности коммерческого банка

Вероятностное моделирование надежности коммерческого банка

Автор: Пшеничный, Сергей Игоревич

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2010

Место защиты: Москва

Количество страниц: 128 с.

Артикул: 4875393

Автор: Пшеничный, Сергей Игоревич

Стоимость: 250 руб.

Вероятностное моделирование надежности коммерческого банка  Вероятностное моделирование надежности коммерческого банка 

1. ДОВЕРИЕ И НАДЕЖНОСТЬ В БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ
1.1 Факторы надежности
1.2 Методики
1.2.1 Группы надежности ЦБ
1.2.2 Методика Коммерсант
1.2.3 Методика Аналитического центра финансовой информации
1.2.4 Методика Кромоиова
1.2.5 Методика журнала Эксперт
1.2.6 Методика МБО Оргбамк
1.2.7 Методика
1.2.8 Vi
1.2.9 Методика экспрессоценки
1.3 Сравнение распространенных методик оценки надежности
1.4 Методы классификации
1.4.1 Дерево принятия решений
1.4.2 Методы машинного обучения и нейросети
1.4.3 i и i модели.
1.4.4 Статистические методы.
ГЛАВА 2.
2. БАЙЕСОВСКИЕ СЕТИ И БАЙЕСОВСКИЕ КЛАССИФИКАТОРЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ БАНКА
2.1 Байесовские сети
2.2 Сравнение надежностей
2.3 Байесовский классификатор
2.4 Оптимальность наивного байесовского классификатора
2.5 Оценка априорных вероятностей классов н функций правдоподобии
2.5.1 Классический нормальный метод
2.5.2 Метод функции ядер
2.5.3 Параметрическое восстановление плотности
2.5.4 Дискретизация данных
2.6 Предобработка данных
2.6.1 Метод фильтрации
2.6.2 Метод свертывания
2.7 Программные средства
ГЛАВА 3.
3. РАСЧЕТ И СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ
3.1 Расчетная база и показатели работы банка
3.1.1 Расчет показателей
3.1.2 Проверка показателей на значимость
3.2 Начальные условия и априорные данные
3.3 Построение моделей на основе байесовского классификатора
3.3.1 Модель по предположению о нормальном распределении
3.3.2 Модель с подбором функций распределения
3.3.3 Модель с дискретизацией данных
3.3.3 Модель с предобработкой данных
3.4 Сравнение моделей на тестовом множестве
3.4.1 Результаты классификации с предположением о нормальности данных.
3.4.2 Результаты классификации с подбором законов распределения
3.4.3 Результаты классификации с дискретизацией
3.4.4 Сравнение результатов
3.5 Методика по расчету оценки надежности банка на основе сетей доверия и рекомендации по внедрению в программные продукты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Его методологическую основу составили труды отечественных и зарубежных ученых в области математического моделирования, факторного анализа, теории вероятностей, математической статистики и других разделов экономической науки. При решении конкретных задач использовались известные методы конфигурирования проблематики исследуемой предметной области, алгоритмы исчисления вероятности случайного события, методы оценки законов и параметров распределений случайных величин, методы статистической обработки данных, элементы теории графов, технологии объектноориентированного программирования и другие хорошо опробованные методы, методики и алгоритмы решения прикладных экономических задач. Информационная база исследования. Экспериментальные расчеты и апробирование предложенной модели проводились на основе надежных и достоверных данных, источником которых послужили отчеты банков по формам 1 и 2 за гг. ЦБ РФ . ЦБ РФ. Кроме того, использовались рейтинги надежности банков различных рейтинговых и информационных агентств. Область исследования. Научная новизна исследования. Новизна научного исследования заключается в построении модели и методики количественной оценки надежности банка, в основу которых положен метод байесовской классификации и байесовских сетей доверия. Теоретическая и практическая значимость исследования. В совокупности, вынесенные на защиту результаты можно интерпретировать как дальнейшее развитие теории измерений. Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанных моделей для оценки надежности отдельных банков. Выводы и материалы работы представляют собой яркий пример количественного измерения качественных процессов, что несомненно, раздвигает границы ее практического использования и может составить предмет для. Последние будут полезны как для клиентов банка, так и надзорных органов и аналитиков банковской сферы, нуждающихся в средствах анализа банковского рынка с целью выявления проблемных мест. Конечным потребителем результатов моделей должны стать регулирующие банковский рынок органы и потребители услуг банков юридические и физические лица. V x, позволяющие произвести расчет параметров и результатов модели автоматически, которые могут быть использованы разработчиками программных продуктов при создании инструментальных приложений поддерживающие данную методику. Апробации и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрительную оценку на Международной летней школе молодых ученых Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем Москва, , VII международной научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Молодежь и экономика Ярославль, . Результаты диссертационной работы используются Департаментом экономики и финансов Московской региональной дирекции ОАО УРАЛСИБ для оценки надежности банка и выработке предложений по повешению качества обслуживания. Отдельные положения диссертации используются кафедрой Математическое моделирование экономических процессов Финансового университета при Правительстве РФ в преподавании учебной дисциплины Эконометрический анализ. Результаты внедрения подтверждены соответствующими документами. Публикации. Основные положения работы нашли отражение в четырех авторских публикациях, общим объемом 1, пл. ВАК. Объем и структура работы. Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Диссертация содержит введение, 3 главы по параграфов каждая, заключение, список литературы и приложения. Исследование изложено на 6 страницах, иллюстрировано таблицами и 6 рисунками. Список литературы включает 5 наименований. Пшеничный С. И. Байесовские сети и надежность банка тскстС. И.Пшеничный Экономический анализ теория и практика. М., 5. Пшеничный С. И. Построение байесовской сети для оценки надежности банка. Инициативы XXI века. М., 1. Пшеничный С. И. Применение байесовского классификатора для оценки надежности банка. Экономические науки. М., . Пшеничный С. И. Выбор факторов для оценки надежности банка. Актуальные проблемы математического моделирования в финансовоэкономической области сборник научных статей. Вып. Под ред. В.А. Бывшева.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.252, запросов: 128