Раменская Алина Владимировна

Алгоритм анализа новостной информации для принятия экономических решений

2026 · ARTICLE · ru

Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и влиянию на ключевую ставку.

Агентная модель поведения вкладчиков на региональном рынке банковских услуг (вкладов)

2025 · CHAPTER · ru

Для стабильного функционирования банкам необходимо анализировать предпочтения и поведение своих клиентов. Высокое значение ключевой ставки отразилось на депозитной политике банков. Цель исследования - разработка имитационной модели поведения клиентов на региональном рынке банковских вкладов. Предложена агентная имитационная модель, описывающая рынок банковских вкладов в регионе с тремя банками и ограниченным количеством потенциальных вкладчиков. Рассмотрены два сценария внедрения нового вклада на рынок. Оценены доли банков после появления на рынке нового вклада с повышенной процентной ставкой.

О применении методов машинного обучения для оценки рисков лизинговой компании

2024 · ARTICLE · ru

В статье рассматриваются практические аспекты применения методов машинного обучения для решения задачи оценки платежеспособности лизингополучателя. На первом этапе построена модель бизнес-процесса заключения лизинговой сделки в нотации BPMN 2.0. На втором этапе с помощью библиотек языка программирования Python построены две интерпретируемые модели (логистическая регрессия и дерево классификации) для оценки платежеспособности лизингополучателей. При построении моделей учитывались сумма и срок лизингового договора, вид техники, организационно-правовая форма хозяйственной деятельности лизингополучателя и наличие у него других контрактов. Проведено сравнение качества моделей и интерпретация результатов. Модель в форме дерева классификации выигрывает с точки зрения критериев качества, однако логистическая регрессия позволяет количественно оценить влияние характеристик лизингополучателя и предсказать вероятность возникновения у него просроченной задолженности. На основе полученных результатов сформулированы рекомендации по практическому использованию моделей машинного обучения для оценки риска возникновения просроченной задолженности лизинговых платежей.

Агентная модель распространения банковской паники

2023 · CHAPTER · ru

Имитационное моделирование процесса выдачи кредита в региональном коммерческом банке

2022 · ARTICLE · ru

Для формирования стратегии управления процессом кредитования и кредитным риском аналитикам кредитной организации необходимо иметь инструментарий для моделирования процесса кредитования, позволяющий оценивать не только эффективность процесса кредитования в текущей ситуации, но и риски в условиях меняющейся экономической среды. Цель настоящего ис-следования –разработка и апробация имитационной модели процесса выдачи кредита розничным клиентам банка, позволяющей оценить просроченную задолженность в динамике, осуществить моделирование кредитных рисков организации. В работе предложена имитационная модель процесса выдачи кредитов в региональном коммерческом банке, с использованием концепций дис-кретно-событийного и агентного моделирования в среде AnyLogic. Имитационная модель про-цесса выдачи кредитов позволяет оценивать следующие показатели: количество поступивших и одобренных заявок, количество новых клиентов банка, динамика суммы выданных кредитов и суммы просроченной задолженности, доля просроченной задолженности при различных значениях параметров функционирования кредитного портфеля. Модель апробирована на данных о потребительском кредитовании в региональном коммерческом банке г.Оренбург: проведены расчеты для базового сценария управления кредитным портфелем; осуществлен анализ чувствительно-сти ключевых показателей кредитного портфеля к изменениям внешней и внутренней среды.

Математическая модель оценки рисков негосударственного пенсионного фонда

2022 · ARTICLE · ru

Работа посвящена разработке математических моделей и инструментального средства для анализа актуарных и финансовых рисков негосударственных пенсионных фондов по негосударственному пенсионному обеспечению с учетом стохастической изменчивости численности и половозрастной структуры участников. Предложена авторская математическая модель для оценки динамики финансовых резервов негосударственных пенсионных фондов по негосударственному пенсионному обеспечению, позволяющая учесть стохастическую природу поступления и оттока средств, колебания численности и половозрастной структуры участников пенсионной программы. Проведена апробация модели с использованием разработанного инструментального средства поддержки принятия решений. Предложенный инструментарий позволяет оценить показатели финансовой надежности негосударственных пенсионных фондов в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Имитационная модель производства стеклопакетов

2022 · ARTICLE · ru

Оконный бизнес в России испытывает сложности, связанные со снижением покупательской способности граждан из-за пандемии коронавирусной инфекции и санкций, наложенных на российскую экономику. Окна не являются товаром первой необходимости, и предприятия оконной отрасли столкнулись со спадом спроса на продукцию и уменьшением доходности бизнеса. Для нормализации показателей хозяйственной деятельности предприятиям требуется разработка моделей производственных процессов, позволяющих предвидеть финансовые результаты. Согласно концепции дискретно-событийного моделирования разработана модель производственной системы в виде технологической последовательности операций по производству стекло-пакетов для пластиковых окон. В модели отражен поток заявок на стеклопакеты, необходимое оборудование и ресурсы, оцениваются основные показатели деятельности предприятия и на ее основе проведен сценарный анализ для различных уровней спроса. Предложенная модель позволяет воспроизводить функционирование производственной системы на основе набора переменных, характеризующих стоимость основных ресурсов производства и текущих заказов предприятия, и может быть полезна производителям стеклопакетов и специалистам в области имитационного моделирования.