Системний аналіз зменшення фінансових ризиків донорів краудфандингових платформ
No Thumbnail Available
Date
2026-05-19
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці прогностичної математичної моделі для класифікації фінансових ризиків краудфандингових кампаній. Мета дослідження – захистити кошти приватних інвесторів від втрат за допомогою методів системного аналізу та машинного навчання. На основі відкритих даних платформи Kickstarter за 2019-2026 роки побудовано прогностичну модель на базі алгоритму XGBoost з інтерпретацією результатів методом SHAP. Змодельовано інвестиційні стратегії та розраховано грошовий ефект від застосування моделі для донора.
The Master’s qualification thesis is devoted to the development of an interpretable mathematical model for classifying financial risks of crowdfunding campaigns. The aim is to protect private investors’ funds from losses using system analysis and machine learning methods. Based on open Kickstarter platform data for 2019-2026, a predictive model using the XGBoost algorithm was built with result interpretation via the SHAP method. Investment strategies were simulated and the monetary effect of applying the model for a donor was calculated.
Description
Keywords
краудфандинг, системний аналіз, машинне навчання, пояснювальний штучний інтелект, алгоритм XGBoost, метод SHAP, платформа Kickstarter crowdfunding, system analysis, machine learning, explainable artificial intelligence, XGBoost algorithm, SHAP method, Kickstarter platform
Citation
Шинкаренко В. В. Системний аналіз зменшення фінансових ризиків донорів краудфандингових платформ : магістер. диплом. робота : 124, Системний аналіз / Шинкаренко Вячеслав Валентинович ; наук. керівник Бєгун А. В. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана , Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. систем. аналізу та кібербезпеки. – Київ, 2026. – 110 с.