Разработка интеллектуальной системы прогнозирования вероятности банкротства банков

Несмотря на широкое освещение проблемы в научной литературе, специфические проблемы банковской системы в России по-прежнему остаются насущными и до сих пор не решены. Методы, используемые для прогнозирования финансовой устойчивости и рисков банкротства, в большинстве своём глобализированы и не могут быть использованы для исследования причин провала определённых банков. Проблема банкротства сохраняется и с каждым днём становится всё более серьёзной, и на её фоне необходимы новые исследования и новые модели прогнозирования. В данный момент получены ценные сведения касательно функционирования банковского сектора в целом, отдельных банков в частности, а также внешних факторов, влияющих на риск банкротства. Можно с достоверной точностью судить в количественном выражении о риске банкротства, с которым сталкивается организация на протяжении всего временного периода её существования, основываясь на нормативах ликвидности, данных ей в отчётах Центральному Банку, и на макроэкономических показателях, демонстрирующих экономическую ситуацию страны в разные периоды существования кредитной организации. Так как риск определяется не только внутренними параметрами касательно функционирования банка, а внешние параметры различны в разных временных периодах, необходимо либо построение отдельной нейросети для каждого рассматриваемого периода, либо нахождение способа охвата всей известной информации. На данном этапе проведено проектирование системы, действующей на основании оценок отдельных временных периодов и, по запросу пользователя, определяющий риски интересующей пользователя кредитной организации в конкретный момент времени. Для поддержания актуальности информации, система обновляет её из открытых источников.