Publication: МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОПАДАНИЯ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В ЗОНУ РИСКА
Дата
2024
Авторы
Акишина, Е. П.
Иванов, В. В.
Крянев, А. В.
Приказчикова, А. С.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
НИЯУ МИФИ
Аннотация
Исследование экономических процессов базируется на изучении большого числа параметров. В связи с чем для проведения анализа исследуемых явлений и решения прогностических задач возникает необходимость применения методов многомерного анализа данных. В статье рассматривается проблема идентификации подозрительных, с точки зрения финансовой состоятельности, кредитных организаций, осуществляющих свою деятельность на российском рынке. Настоящее исследование нацелено на разработку методики многомерного анализа данных для выявления подозрительных кредитных организаций и прогнозирования отзыва у них лицензий. Для решения указанной задачи предлагается использовать иерархические и итерационные методы кластерного анализа, а также метод главных компонент. На основе этих методов разработана методика формирования зоны риска, позволяющая прогнозировать отзыв лицензий у кредитных организаций. Для определения количества кластеров применялся метод кластеризации Варда, а также метод локтя, метод силуэтов, метод Дэвиса–Боулдина. Совместное использование методов кластерного анализа и метода главных компонент позволили продемонстрировать робастность предложенной методики. В настоящем исследовании использовались данные формы банковской отчетности № 101
Описание
Ключевые слова
отзыв лицензии , кредитная организация , Евклидово расстояние , метод главных компонент , метод k-средних , методы кластерного анализа
Цитирование
Акишина Е.П., Иванов В.В., Крянев А.В., Приказчикова А.С. МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОПАДАНИЯ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В ЗОНУ РИСКА. Вестник НИЯУ МИФИ. 2024;13(1):22-29. https://doi.org/10.26583/vestnik.2024.302. EDN: HUDHFW For citation: