ГИБРИДТІ ПАЙДАЛАНҒАН ЗИЯЛДЫ БАСҚАРУ ЖҮЙЕЛЕРІНДЕ ШЕШІМ ҚАБЫЛДАУДЫ АВТОМАТТАНДЫРУ: КРЕДИТТІК ТӘУЕКЕЛДІ БОЛЖАУҒА АРНАЛҒАН БАЙЕС-САРИМАКС ҮЛГІСІ

Аңдатпа

Шешім қабылдау жүйелерін автоматтандыру үшін бізге күрделі және динамикалық макроэкономикалық факторлардан сабақ алатын модельдер қажет. Бұл зерттеуде біз Bayes-Sarimax гибридті әдісті іздедік. Бұл әдіс динамикалық уақыт қатарларының ықтималдықтарының болжамдарын біріктіреді. Мақсат – несиелік тәуекелді бағалаудың дәлдігін арттыру және түсініктілігін арттыру.

Модель несие дефолттары мен макроэкономикалық факторлар арасындағы сызықтық тәуелділікті қамтиды. Бұл факторларға инфляция, азаматтардың жалпы табысы, жалақы, ЖІӨ өсуі және жеке несиелер мен ЖІӨ арасындағы қатынас жатады.

Модель нақты макроэкономикалық деректер арқылы зерттелді және расталды. Бұл деректер банк портфелінен алынған және ұлттық және халықаралық көздерді қамтиды. Несие бойынша дефолтқа байланысты макроэкономикалық күйзелісті бағалау үшін біз кешіктірілген корреляцияларды, себептік тәуелділікті және импульстік реакцияларды қолдандық. Байес қабаттары шектеулі деректердегі үлгілердің сапасын жақсартады. Олар априорлық үлестіруді қамтиды және белгісіздікті анықтайды. Sarimax түсіндірілетін уақыт динамикасын қосады.

Эксперимент нәтижелері гибридті үлгінің классикалық SARIMAX және аутономды Байес үлгілерінен асып түсетінін көрсетеді. Ол болжау дәлдігінде де, шешімдерді қолдаудың анықтығында да жақсырақ жұмыс істейді. Бұл орта интеллектуалды басқару жүйелерінде кредитке қатысты шешімдерді сенімдірек автоматтандыруды қамтамасыз етеді. Ол бейімделгіш, деректерге негізделген қаржылық бақылау жүйелерінің дамуын қолдайды.