Publication: РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ И ИХ АНСАМБЛЕЙ
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
В статье рассматривается задача применения деревьев решений и их ансамблей (лесов решений) в задаче классификации кредитных организаций, как объектов экономической безопасности. Хотя деревья решений и их ансамбли успешно применяются в банковском секторе, для автоматизированной идентификации неблагонадежных кредитных организаций деревья решений и их ансамбли ранее не использовались. Классификация кредитных организаций проводилась на основе формы банковской отчетности № 101. В результате проведенного анализа были выделены ключевые показатели деятельности кредитных организаций, а именно «Прибыль», «Счета в Банке России», «Ценные бумаги». С учетом этих показателей для модели CART была получена точность классификации, составившая 85 %. Для моделей Random Forest, Adaboost и Xgboost использовались все 23 показателя финансовой отчетности (форма 101), а достигнутая при этом точность составила 83, 80 и 80 %, соответственно, решена актуальная научно-практическая задача – разработаны математические модели, позволяющие идентифицировать высокорисковые кредитные организации и прогнозировать риски отзыва у них лицензий. В ходе их применения идентифицирован список потенциально неблагонадежных кредитных организаций, на которые рекомендуется обратить пристальное внимание органам государственной власти.
Описание
Ключевые слова
Экономическая безопасность , Кредитные организации , Автоматизированный мониторинг , Дерево решений , Модель CART , Random Forest , Adaboost , Xgboost
Цитирование
Акишина Е.П., Иванов В.В., Крянев А.В., Приказчикова А.С. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ И ИХ АНСАМБЛЕЙ. Вестник НИЯУ МИФИ. 2024;13(4):242-250. https://doi.org/10.26583/vestnik.2024.350. EDN: LGWWEH