Электронный каталог

rus
НТБ Минпромторга России
Режим работы
Контактная информация

Поиск :

  • Поиск
  • Поиск одной строкой
  • Помощь

  • Разделы фонда

  • Книги по ТЯЖЕЛОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
  • Книги 2022
  • Книги 2023
  • Книги 2024
  • Ретрофонд
  • Статьи из информационных обзоров за 2023
  • Статьи из информационных обзоров за 2024

  • Справочники

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Дерево рубрик

  • Статистика поисков
  • Статистика справок

Личный кабинет :


Самозапись

Электронный каталог: Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в усло...

Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в усло...

Нет экз.
Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в усло...
Статья
Автор:
Международная экономика: Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в усло...
2022 г.
ISBN отсутствует

На полку На полку


Статья

Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности // Международная экономика. – 2022. – №4. – С.299-311. - 578926. – На рус. яз.

Теоретические основы анализа и прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности. Рост проблемной задолженности коммерческих банков по кредитам юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и физических лиц в настоящее время - наиболее актуальный и дискутируемый вопрос в банковском сообществе. Анализ динамики активов и доли просроченных ссуд в 2010-2021 гг., выявление тенденций изменений портфеля. Преимущества использования в качестве меры риска показателя VaR, его слабая сторона - отсутствие возможности оценки экстремальных потерь в случае реализации риска в диапазоне выше доверительного интервала. Разработка программы Perseptron для прогноза динамики доли просроченных кредитов в портфеле коммерческого банка, сформированной на платформе Deductor. Группировка данных на основе данных с помощью нейросети на платформе Deductor, позволившая выявить определенные закономерности в изменении качества портфеля. Факторы, влияющие на величину доли просроченных кредитов коммерческих банков. Широкий набор инструментов финансовой математики, предложенный авторами, для оценки и минимизации финансовых рисков, в том числе квантильное хеджирование, хеджирование дефицита с минимальным риском и оптимальное хеджирование.


Ключевые слова = АНАЛИЗ СИСТЕМНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ОТРАСЛЕВОЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СЦЕНАРНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ФАКТОРНЫЙ
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = ДИНАМИКА
Ключевые слова = ДОЛГОВОЙ РЫНОК
Ключевые слова = ЗАДОЛЖЕННОСТЬ
Ключевые слова = ИЗМЕНЕНИЯ
Ключевые слова = ИНДИВИДУАЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
Ключевые слова = КОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ
Ключевые слова = КРЕДИТНЫЙ РЫНОК
Ключевые слова = КРЕДИТОВАНИЕ
Ключевые слова = НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
Ключевые слова = ПРЕИМУЩЕСТВО
Ключевые слова = ПРОГНОЗ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ПРОГРАММА
Ключевые слова = РИСК-ФАКТОРЫ
Ключевые слова = РЫНОЧНАЯ ЭКОНОМИКА
Ключевые слова = РЫНОЧНЫЕ ОТНОШЕНИЯ
Ключевые слова = СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД
Ключевые слова = ФИЗИЧЕСКОЕ ЛИЦО
Ключевые слова = ФИНАНСОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ФИНАНСОВЫЙ РИСК
Ключевые слова = ХЕДЖИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Ключевые слова = ЮРИДИЧЕСКОЕ ЛИЦО
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = Статьи из периодических изданий. 2022 год.


Привязано к:

Отобрать для печати: страницу | инверсия | сброс | печать(0)

Международная экономика
Нет экз.
Выпуск

Международная экономика №4
2022 г.
ISBN отсутствует
ФБУ НТБ Минпромторга России : Иркутская


На полку На полку


© Все права защищены ЗАО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20