Pregledni rad

USPOREDBA PERFORMANSI NEURONSKIH MREŽA PRI PREDVIĐANJU PROPASTI BANAKA I STROJEVA S POTPORNIM VEKTORIMA: SLUČAJ TURSKE

Fatih Ecer

Sažetak

Iskustvo stečeno u bankarskoj krizi u posljednja dva desetljeća upućuje na potrebu korištenja
naprednih modela predviđanja u svrhu prevencije propasti banaka. Ovaj rad uspoređuje
sposobnost umjetnih neuronskih mreža i strojeva s potpornim vektorima da predvide propast
banaka. Iako se umjetne neuronske mreže često koriste za složene probleme u poslovanju, literatura
koja spominje strojeve s potpornim vektorima je relativno malobrojna a njihova sposobnost
predviđanja propasti banaka nije previše poznata. U ovom radu su ove dvije inteligentne tehnike
primijenjene na sklop podataka turskih komercijalnih banaka. Empirijski rezultati pokazuju da
iako se predviđanje dvaju modela može smatrati zadovoljavajućim, neuronske mreže pokazuju
nešto bolju sposobnost predviđanja od strojeva s potpornim vektorima. Osim toga, različite
vrste grešaka u svakom modelu također ukazuju na to da su modeli s neuronskim mrežama bolji
prediktori.

Ključne riječi

propast banaka; ANN (umjetne neuronske mreže); SVM (strojevi s potpornim vektorima); Turska

Hrčak ID:

109117

URI

https://hrcak.srce.hr/109117

Datum izdavanja:

1.10.2013.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 3.138 *