Browsing by Author "Vodzianova, Nataliia"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Вибір економетричного інструментарію при побудові скорингової моделі на основі фіктивних змінних(Харківський національний економічний університет, 2023) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Водзянова, Наталія Костянтинівна; Vodzianova, Nataliia; Водзянова, Наталия Константиновна; Білик, Тетяна Олександрівна; Bilyk, Tetiana; Билык, Татьяна Александровна; Кравченко, Вікторія Леонідівна; Kravchenko, Viktoriia; Кравченко, Виктория ЛеонидовнаМетою дослідження є вибір адекватного економетричного інструментарію для побудови скорингової моделі на специфічному масиві початкових даних, який містить переважну більшість фіктивних змінних. Незважаючи на значну кількість розробок, які присвячені побудові скорингових моделей, універсального методу, який дає змогу отримати високоефективний класифікатор для будь-яких даних, не виявлено. Тому актуальним залишається завдання вибору кращого методу для побудови скорингової моделі залежно від особливостей наявних даних. Найбільш вдалим підходом при виборі моделі для розв’язання задачі бінарної класифікації є застосування кількох видів економетричних моделей та вибір кращої з них за результатами класифікації. У наведеному дослідженні застосовано такі види моделей: дискримінантна модель, логіт- і пробіт-регресії та поліноміальна логістична регресія. Застосовувалися навчальні вибірки з різною структурою. Порівняння всіх отриманих моделей дає змогу зробити висновок, що кращою в даному випадку є поліноміальна логістична регресія. Ця модель демонструє високі показники класифікації для всіх введених класів об’єктів та має важливу перевагу порівняно з моделями, які здійснюють бінарний вибір. Перевагою поліноміальної логістичної регресії є також можливість вибору в кожному конкретному випадку зручної шкали для поділу позичальників більш ніж на два класи та визначення прийнятного для власних умов рівня ймовірності надійності позичальника, при якому слід відносити його до одного з виділених класів. Перспективами подальших досліджень у даному напрямку є застосування методів машинного навчання, які зможуть використовувати ансамблі кращих із розглянутих моделей. Крім того, запропоновані моделі можна використовувати і при розв’язанні аналогічних задач у інших сферах економічної діяльності. The aim of the study is to select adequate econometric instruments for building a scoring model on a specific array of initial data, which contains the vast major- ity of fictitious variables. Despite a significant number of developments devoted to the construction of scoring models, a universal method allowing to obtain a highly efficient classifier for any data has not been identified. Therefore, the task of selection of the best method for building a scoring model remains relevant, depending on the characteristics of the available data. The most successful approach when selecting a model for solving the problem of binary classification is the use of several types of econometric models and the choice of the best of them according to the results of classification. In the presented study, the following types of models were applied: discriminant model, logit and probit regressions, and polynomial logistic regression. Training samples with different structure were used. Comparison of all obtained models allows us to conclude that polynomial logistic regression is preferable in this case. This model demonstrates high classification rates for all introduced object classes and has an important advantage compared to models that make a binary selection. The advantage of poly- nomial logistic regression is also the possibility of selecting in each case a convenient scale for dividing borrowers into more than two classes and determining the level of probability of reliability of the borrower acceptable for its own conditions, at which it should be assigned to one of the selected classes. Prospects for further research in this direction are the use of machine learning methods that will be able to use ensembles of the best of the considered models. In addition, the proposed models can be used in solving similar problems in other spheres of economic activity.Item Моделюваня урожайності сільськогосподарських культур на основі векторної авторегресійної моделі(NGO European Scientific Platform, 2023-06-16) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Водзянова, Наталія Костянтинівна; Vodzianova, NataliiaItem Регресійний аналіз факторів впливу на обсяги страхового відшкодування за договорами обов’язкового страхування цивільно-правової відповідальності власників наземних транспортних засобів(Дніпровський державний аграрно-економічний університет, ТОВ «ДКС Центр», 2023) Савіна, Світлана Станіславівна; Savina, Svitlana; Савина, Светлана Станиславовна; Водзянова, Наталія Костянтинівна; Vodzianova, Nataliia; Водзянова, Наталия Константиновна; Кравченко, Вікторія Леонідівна; Kravchenko, Viktoriia; Кравченко, Виктория ЛеонидовнаДіяльність та розвиток страхового ринку тісно пов'язаний рядом факторів, які мають ймовірнісний характер. Крім того, на реалізацію страхового захисту істотно впливають, як макроекономічні показники розвитку суспільства, так і фінансові показники страхової компанії, як суб’єкта підприємницької діяльності, а саме зростання показників збитковості фінансової діяльності страховиків. Як наслідок, зростає актуальність дослідження факторів, пов'язаних із кількісними та якісними змінами основної діяльності страхових компаній, та аналізу факторів, які призводять до цих змін. Особливу увагу до процесу відшкодування страхових збитків зараз мають приділяти страхові компанії, які займаються обов’язковими видами страхування, зокрема такими страховиками є страхові компанії-члени МТСБУ. У даній статті автори досліджують фактори впливу на обсяги страхового відшкодування з договорів страхування цивільно-правової відповідальності власників наземних транспортних засобів. На підґрунті дослідження внутрішніх та зовнішніх факторів, які впливають на страхове відшкодування, проведено регресійний аналіз та побудовано регресійні моделі для визначення особливостей їх впливу. The activity and development of the insurance market are closely related to a number of factors that are of probability character. Besides, both macroeconomic indicators of society development and financial indicators of an Insurance company as a subject of entrepreneurial activity, influence significantly the implementation of Insurance protection, namely the growth of indicators of Insurers’ financial activity loss. As a result, there grows the relevance of research of factors which are connected with the quantitative and qualitative changes in the main activity of Insurance companies and of the analysis of the factors that lead to these changes. Special attention should now be paid to the process of indemnification of insurance losses by the insurance companies which are engaged in obligatory types of insurance, in particular, such insurers are members of MTIBU (Motor Transport Insurance Bureau of Ukraine). In this article, the authors investigate the factors that influence the amount of insurance reimbursement from MTPL Insurance agreements (Motor Third Party Liability Insurance agreements). Based on the research of internal and external factors that influence insurance reimbursement, a regression analysis was conducted and regression models were built to determine the peculiarities of their influence.