Система підтримки прийняття рішень для оцінки фінансових ризиків підприємства на основі технології аналізу великих даних

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розроблення та дослідження системи підтримки прийняття рішень для оцінки фінансових ризиків підприємства з використанням методів аналізу великих даних та машинного навчання. Методи досліджень включають методи фінансового аналізу, статистичної обробки даних, машинного навчання, а також методи системного аналізу та моделювання. Розроблено систему підтримки прийняття рішень для оцінки фінансових ризиків підприємства на основі технологій аналізу великих даних, яка забезпечує збирання фінансово-економічної інформації, її попередню обробку, очищення та нормалізацію, формування вектора ознак, класифікацію рівня фінансового ризику за допомогою ансамблевого алгоритму Random Forest, а також подання результатів оцінювання та рекомендацій для фінансового менеджера. Результати дослідження можуть бути використані для створення та вдосконалення програмних засобів фінансового ризик-менеджменту, автоматизації аналізу фінансового стану підприємства, підтримки прийняття управлінських рішень, своєчасного виявлення негативних тенденцій у фінансових показниках та підвищення обґрунтованості рішень у сфері фінансового управління.

The purpose of the qualification work is to develop and study a decision support system for assessing the financial risks of an enterprise using big data analysis and machine learning methods. The research methods include financial analysis, statistical data processing, machine learning, as well as system analysis and modeling methods. A decision support system for assessing the financial risks of an enterprise based on big data analysis technologies has been developed. The system provides the collection of financial and economic information, its preliminary processing, cleaning and normalization, feature vector formation, classification of the financial risk level using the Random Forest ensemble algorithm, as well as the presentation of assessment results and recommendations for the financial manager. The results of the study can be used to create and improve software tools for financial risk management, automate the analysis of an enterprise’s financial condition, support managerial decision-making, timely identify negative trends in financial indicators, and improve the justification of decisions in the field of financial management.