Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Инновационная цифровая модель влияния ключевой ставки на прибыльность банковской системы России
Инновационная цифровая модель влияния ключевой ставки на прибыльность банковской системы России
Нет экз.
Статья
Автор:
Инновационная цифровая модель влияния ключевой ставки на прибыльность банковской системы России
2024 г.
ISBN отсутствует
Автор:
Инновационная цифровая модель влияния ключевой ставки на прибыльность банковской системы России
2024 г.
ISBN отсутствует
Статья
Инновационная цифровая модель влияния ключевой ставки на прибыльность банковской системы России // Международная экономика. – 2024. – №1. – № 1. - 611139. – На рус. яз.
Теоретические подходы моделирования устойчивого развития банковской системы России в условиях инновационных трансформаций и формирования цифровых экосистем в современных условиях, обусловливающих актуальность подходов в обеспечении устойчивого развития банковской системы на основе когнитивного моделирования, применения искусственного интеллекта и формирования цифровых экосистем. Формирование модели глубокого обучения DL-модель "Случайный лес", позволяющей получить устойчивый прогноз чистой прибыли банковской системы в условиях инновационных трансформаций и создания цифровых экосистем. Возможность рекомендации полученных результатов к внедрению в практику для обеспечения поддержки принятия управленческих решений в отношении устойчивого развития банковской системы. Разработка когнитивной модели в среде GraphViz с применением семантической фреймовой сети в виде графов на языке программирования DOT. Анализ динамики, как макроэкономических показателей реального сектора экономики, так и параметров развития банковского сектора РФ. Динамика денежной массы М2 в РФ, 2013-2023 гг. Динамика прибыли банковской системы РФ и ключевой ставки, 2010-2022 гг. Критерий успешности предиктивных свойств DL-модели - выбор величины средней ошибки прогноза. Использование в предложенной DL-модели лучшего дерева решений, имеющего оптимальные настройки гиперпараметров, показавших высокую точность прогноза.
Ключевые слова = ДЕНЕЖНАЯ МАССА
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = КЛЮЧЕВАЯ СТАВКА
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ЭКОСИСТЕМА
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = БАНК
Ключевые слова = ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = КОГНИТИВНЫЙ ПОДХОД
Ключевые слова = ПРИБЫЛЬ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ
Инновационная цифровая модель влияния ключевой ставки на прибыльность банковской системы России // Международная экономика. – 2024. – №1. – № 1. - 611139. – На рус. яз.
Теоретические подходы моделирования устойчивого развития банковской системы России в условиях инновационных трансформаций и формирования цифровых экосистем в современных условиях, обусловливающих актуальность подходов в обеспечении устойчивого развития банковской системы на основе когнитивного моделирования, применения искусственного интеллекта и формирования цифровых экосистем. Формирование модели глубокого обучения DL-модель "Случайный лес", позволяющей получить устойчивый прогноз чистой прибыли банковской системы в условиях инновационных трансформаций и создания цифровых экосистем. Возможность рекомендации полученных результатов к внедрению в практику для обеспечения поддержки принятия управленческих решений в отношении устойчивого развития банковской системы. Разработка когнитивной модели в среде GraphViz с применением семантической фреймовой сети в виде графов на языке программирования DOT. Анализ динамики, как макроэкономических показателей реального сектора экономики, так и параметров развития банковского сектора РФ. Динамика денежной массы М2 в РФ, 2013-2023 гг. Динамика прибыли банковской системы РФ и ключевой ставки, 2010-2022 гг. Критерий успешности предиктивных свойств DL-модели - выбор величины средней ошибки прогноза. Использование в предложенной DL-модели лучшего дерева решений, имеющего оптимальные настройки гиперпараметров, показавших высокую точность прогноза.
Ключевые слова = ДЕНЕЖНАЯ МАССА
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = КЛЮЧЕВАЯ СТАВКА
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ЭКОСИСТЕМА
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = БАНК
Ключевые слова = ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = КОГНИТИВНЫЙ ПОДХОД
Ключевые слова = ПРИБЫЛЬ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ