Нейронные сети в банковском бизнесе: исследование влияния экзогенных факторов

Аннотация

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.