Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії
The decision support system was created for estimating and forecasting the state of an insurance company according to its financial and economic indicators. The task of estimating the state of this type of an institution was considered as a problem of a binary classification: whether the company’s a...
Gespeichert in:
| Datum: | 2022 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/259157 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-259157 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2591572022-06-21T10:27:50Z Decision support system for estimating and forecasting state of insurance company Система поддержки принятия решений для оценивания и прогнозирования состояния страховой компании Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії Panibratov, Roman insurance company decision support system binary classification k-nearest neighbors support vector machine naive Bayes classifier random forest gradient boosting neural networks страховая компания система поддержки принятия решений бинарная классификация метод k-ближайших соседей метод опорных векторов наивный байесовский классификатор случайный лес градиентный бустинг нейронные сети страхова компанія система підтримання прийняття рішень бінарна класифікація метод k-найближчих сусідів метод опорних векторів наївний байєсівський класифікатор випадковий ліс градієнтний бустинг нейронні мережі The decision support system was created for estimating and forecasting the state of an insurance company according to its financial and economic indicators. The task of estimating the state of this type of an institution was considered as a problem of a binary classification: whether the company’s activity is efficient or not. During the research, six supervised machine learning methods were implemented: k-nearest neighbors, support vector machine, naive Bayes classifier, random forest, XGBoost and deep neural network. The created system allows the following: to perform correlation analysis of financial and economic indicators, to check the balance of data, to perform training of the selected model and to estimate quality of training, to predict the state of the insurance company according to the selected model. According to the best model, the future state of insurance companies in Ukraine was predicted. Создано систему поддержки принятия решений для оценивания и прогнозирования состояния страховой компании за её финансово-экономическими показателями. Оценивание состояния данного учреждения рассмотрено как задачу бинарной классификации: является ли деятельность страховой компании эффективной или нет. Во время исследования реализованы шесть методов машинного обучения с учителем: метод k-ближайших соседей, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор, случайный лес, XGBoost и глубокая нейронная сеть. Созданная система позволяет: выполнить корреляционный анализ финансово-экономических показателей, проверять сбалансированность данных, обучать выбранную модель и оценивать качество обучения, прогнозировать состояние страховой компании по выбранной модели. По лучшим моделям спрогнозировано будущее состояние страховых компаний Украины. Створено систему підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії за її фінансово-економічними показниками. Оцінювання стану даної установи розглянуто як задачу бінарної класифікації: чи є діяльність компанії ефективною чи ні. Під час дослідження реалізовано шість методів машинного навчання з учителем: метод k найближчих сусідів, метод опорних векторів, наївний байєсівський класифікатор, випадковий ліс, XGBoost та глибоку нейронну мережу. Створена система дозволяє: виконувати кореляційний аналіз фінансово-економічних показників, перевіряти збалансованість даних, навчати обрану модель та оцінювати якість навчання, прогнозувати стан страхової компанії за обраною моделлю. За найкращими моделями спрогнозовано майбутній стан страхових компаній України. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022-04-25 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/259157 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.1.05 System research and information technologies; No. 1 (2022); 61-72 Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2022); 61-72 Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2022); 61-72 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/259157/255816 |
| institution |
System research and information technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2022-06-21T10:27:50Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
страхова компанія система підтримання прийняття рішень бінарна класифікація метод k-найближчих сусідів метод опорних векторів наївний байєсівський класифікатор випадковий ліс градієнтний бустинг нейронні мережі |
| spellingShingle |
страхова компанія система підтримання прийняття рішень бінарна класифікація метод k-найближчих сусідів метод опорних векторів наївний байєсівський класифікатор випадковий ліс градієнтний бустинг нейронні мережі Panibratov, Roman Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| topic_facet |
insurance company decision support system binary classification k-nearest neighbors support vector machine naive Bayes classifier random forest gradient boosting neural networks страховая компания система поддержки принятия решений бинарная классификация метод k-ближайших соседей метод опорных векторов наивный байесовский классификатор случайный лес градиентный бустинг нейронные сети страхова компанія система підтримання прийняття рішень бінарна класифікація метод k-найближчих сусідів метод опорних векторів наївний байєсівський класифікатор випадковий ліс градієнтний бустинг нейронні мережі |
| format |
Article |
| author |
Panibratov, Roman |
| author_facet |
Panibratov, Roman |
| author_sort |
Panibratov, Roman |
| title |
Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| title_short |
Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| title_full |
Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| title_fullStr |
Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| title_full_unstemmed |
Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| title_sort |
система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії |
| title_alt |
Decision support system for estimating and forecasting state of insurance company Система поддержки принятия решений для оценивания и прогнозирования состояния страховой компании |
| description |
The decision support system was created for estimating and forecasting the state of an insurance company according to its financial and economic indicators. The task of estimating the state of this type of an institution was considered as a problem of a binary classification: whether the company’s activity is efficient or not. During the research, six supervised machine learning methods were implemented: k-nearest neighbors, support vector machine, naive Bayes classifier, random forest, XGBoost and deep neural network. The created system allows the following: to perform correlation analysis of financial and economic indicators, to check the balance of data, to perform training of the selected model and to estimate quality of training, to predict the state of the insurance company according to the selected model. According to the best model, the future state of insurance companies in Ukraine was predicted. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/259157 |
| work_keys_str_mv |
AT panibratovroman decisionsupportsystemforestimatingandforecastingstateofinsurancecompany AT panibratovroman sistemapodderžkiprinâtiârešenijdlâocenivaniâiprognozirovaniâsostoâniâstrahovojkompanii AT panibratovroman sistemapídtrimannâprijnâttâríšenʹdlâocínûvannâtaprognozuvannâstanustrahovoíkompaníí |
| first_indexed |
2025-07-17T10:27:52Z |
| last_indexed |
2025-07-17T10:27:52Z |
| _version_ |
1837889562677870592 |