Izvorni znanstveni članak
USPOREDBA PERFORMANSI NEURONSKIH MREŽA PRI PREDVIĐANJU PROPASTI BANAKA I STROJEVA S POTPORNIM VEKTORIMA: SLUČAJ TURSKE
Martin Grančay
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:
113965
URI
Datum izdavanja:
1.12.2013.
Posjeta: 1.674 *