Search academic texts

Information × Registration Number 2120U009000, Article popup.category Бакалаврська робота Title Аналіз та прогнозування кредитних ризиків у банківській сфері (AI translated) popup.author Садома Юлія ВолодимирівнаSadoma Yuliya Volodymyrivna popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37106 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 94 с., 76 рис., 14 табл., 2 дод., 7 джерел. Тема: Аналіз та прогнозування кредитних ризиків у банківській сфері. В даній роботі досліджується задача аналізу банківських ризиків та їх прогнозування за допомогою регресійних моделей, а саме авторегресії, авторегресії з ковзним середнім, інтегрованої авторегресії з ковзним середнім та множинної лінійної регресії. Об’єкт дослідження – фінансові показники АТ КБ «ПРИВАТБАНК» з 2001-го року по 2019-го рік, а саме дані про процент кредитного ризику та процент поточної ліквідності. Предмет дослідження – методи прогнозування часових рядів, а також критерії адекватності математичних моделей і якості прогнозів. Метою дипломної роботи є створення та реалізація програмного продукту для аналізу та прогнозування кредитних та інших фінансових ризиків, що впливають на стабільність банку. Результатом роботи є програмний продукт написаний мовою програмування Python. Створений програмний продукт може спростити деякі аспекти роботи та бути корисним у банківській сфері. Diploma work: 94 p., 76 fig., 14 tables, 2 appendixes, 7 sources. Topic: Analysis and forecasting of credit risks in the banking sector. The work deals with the problem of analysis of banking risks and their forecasting using regression models, namely autoregression, autoregression with moving average, integrated autoregression with moving average and multiple linear regression. The object of the study is the financial indicators of JSC CB "PRIVATBANK" from 2001 to 2019, namely the data on the percentage of credit risk and the percentage of current liquidity. The subject of research - methods of forecasting time series, as well as criteria for the adequacy of mathematical models and the quality of forecasts. The purpose of the work is to create and implement a software product for analysis and forecasting of credit and other financial risks that affect the stability of the bank. The result is a software product written in the Python programming language. The created software product can simplify some aspects of work and be useful in the banking sphere. popup.nrat_date 2025-11-05 Close