businessПутеводитель предпринимателяEntrepreneur’s Guide2073-98852687-136XJSC “Publishing Agency “Science and Education”business-963Research ArticleСтатьиНейронные сети в банковском бизнесе: исследование влияния экзогенных факторовNeural networks in the banking business: study of the influence of exogenous factorsКонтосЕ. Г.KontosE. G.ezoukova@gmail.comМИЭППРоссияMIEPLRussian Federation201329012020021172182Copyright © Контос Е.Г., 20202020Контос Е.Г.Kontos E.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pp-mag.ru/jour/article/view/963

По причине ряда недостатков классических методов математического моделирования, обнаруженных в процессе их использования в банковской сфере, была сделана попытка обращения к новым методам. В частности, был предложен метод автоматического построения обучаемой нейронной сети которая имитирует выходные сводные банковские показатели на основании ряда входных демографо-экономических показателей страны дислокации. Предлагается новый подход к исследованию влияния входных факторов нейронной сети на единственный выходной. В качестве апробации исследовано влияние ряда выбранных экзогенных (демографо-экономических) факторов на такой выходной банковский показатель как «Изменение процента просроченных задолженностей по выданным кредитам» на данных двенадцати стран Европейского содружества. Результаты апробации могут служить эмпирическим доказательством правомочности предлагаемого метода.

Due to a number of weaknesses of the mathematical models found in use in the banking industry, the author proposes the use of new methods such as the «automatic generation of a trained neural network». The neural network simulates outgoing consolidated banking indicators based on the input of a number of economic and demographic indicators associated with the country of the banks’ location. This new approach was designed to research the influence of input factors in the neural network on a single output factor. It was tested using data of twelve (12) European countries and researching the influence of a few selected exogenous (economic and demographic) indicators on the «Percentage of Bank Non-performing loans». The results may be used as empirical evidence for the eligibility of the proposed method.

математическая модельбанковский бизнеснейросетевое моделированиеэкзогенные факторыbanking modelsneural network modelingexogenous factorReferencesКонтос (Жукова) Е.Г. Использование нейронных сетей в процессе построения новой эффективной модели банковской системы // Ученые записки РАП: Роль и место цивилизованного предпринимательства в экономике России: Сб. науч. трудов / Под общей ред. В.С. Балабанова. Вып. XXXVII. - М.: Российская академия предпринимательства; Агентство печати «Наука и образование», 2013.Контос (Жукова) Е.Г. Использование нейронных сетей в процессе построения новой эффективной модели банковской системы // Ученые записки РАП: Роль и место цивилизованного предпринимательства в экономике России: Сб. науч. трудов / Под общей ред. В.С. Балабанова. Вып. XXXVII. - М.: Российская академия предпринимательства; Агентство печати «Наука и образование», 2013.Хохлова Т.Н. Устойчивость нейронных сетей. ЮУГУ, Хроники ОФЭРНиО, 7(33), 2011, Челябинск (http://www.delwin.lact.ru/ smo2011/Khohlova.pdf).Хохлова Т.Н. Устойчивость нейронных сетей. ЮУГУ, Хроники ОФЭРНиО, 7(33), 2011, Челябинск (http://www.delwin.lact.ru/ smo2011/Khohlova.pdf).Буянкин В.М. (к. т. н. МГТУ им. Н.Э.Баумана), Ковалева С.К. (к. ф-м. н. РНЦ «Курчатовский институт»). Анализ локальной устойчивости, базирующийся на затухании высших производных, ошибки обучения нейронных сетей. (http://www.rusnauka.com/ 6_PNI_2012/Informatica/1_102572.doc.htm)Буянкин В.М. (к. т. н. МГТУ им. Н.Э.Баумана), Ковалева С.К. (к. ф-м. н. РНЦ «Курчатовский институт»). Анализ локальной устойчивости, базирующийся на затухании высших производных, ошибки обучения нейронных сетей. (http://www.rusnauka.com/ 6_PNI_2012/Informatica/1_102572.doc.htm)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.