ОБ ОДНОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКОВ ДЕФОЛТА БАНКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ

Рассматривается задача оценки рисков банковского дефолта (отзыва лицензии вследствие неудовлетворительного финансового состояния и/или нарушения нормативов ЦБ) на основании сдаваемой им в ЦБ финансовой отчетности. Построение модели проводится с использованием нейросетевых методов. Обсуждаются методы подготовки данных, улучшающие точность моделирования, – кластеризация, очистка от «шумов» и противоречивых данных.

MoreLess

Year of publication:	2013
Authors:	ИВАНОВ Д.В.
Published in:	Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - CyberLeninka. - 2013, 3, p. 12-16
Publisher:	CyberLeninka Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермский государственный национальный исследовательский университет"
Subject:	УСТОЙЧИВОСТЬ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ \| БАНКОВСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ \| ДЕФОЛТ \| НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ \| КЛАСТЕРИЗАЦИЯ \| BANKING SYSTEM STABILITY \| BANKING REGULATION \| DEFAULT \| NEURAL NETWORK \| CLUSTERING

More details

Type of publication:	Article
Source:	RePEc - Research Papers in Economics

Persistent link: https://ebvufind01.dmz1.zbw.eu/10011240007