?
Parametric methods for precision calibration of scoring models
P. 348–355.
Mikhail Pomazanov, Berezhnoy A.
Бойцов М. С., Адамович К. А., Гетман А. В. и др., Психологическая наука и образование 2026 Т. 31 № 2 С. 188–203
Постановка учебных целей является распространенной практикой в онлайн-обучении и рассматривается как один из факторов, способствующих учебной мотивации и успешности. Однако в существующих исследованиях нередко остаются вне внимания такие аспекты, как точность формулируемых целей и ее связь с предшествующим опытом обучающегося. В статье приводятся результаты исследования, направленного на установление характера взаимосвязи между точностью постановки обучающимися учебных ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Миронкина Ю. Н., Тимофеев Д. И., В кн.: Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками: сборник статей. Выпуск 10. Материалы XIV Научно-практической конференции. Саратов, 20–22 ноября 2025 г.Вып. 10.: Саратов: Саратовский университет, 2025. С. 51–58.
В автостраховании актуальна проблема финансовых убытков, вызванных неверной
классификацией клиентов с точки зрения возможной убыточности договора страхования с
ними. Работа направлена на разработку скоринговой системы на основе методов машинного
обучения и статистики, использующей данные портфеля крупной страховой компании (более
30000 наблюдений). Цель – выявление переменных, предсказывающих надёжность клиента, и
сравнение различных методов: градиентного бустинга, случайного леса, логистической регрессии, нейросетей. Применялись ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Озеров К. М., Кутенко С. В., Деньги и кредит 2024 Т. 83 № 4 С. 98–118
В условиях ограниченного количества данных классический когортный метод к построению матрицы миграций не полностью отражает динамику кредитного качества объектов внутри выборки. Эта проблема усугубляется для объектов более низкого кредитного качества в связи с их меньшей представленностью в выборке. В данной статье исследуется непрерывный подход к формированию матрицы миграций. Непрерывная матрица миграций учитывает переходы между кредитным ...
Добавлено: 20 декабря 2025 г.
Добавлено: 6 сентября 2025 г.
Али С., Рыжиков А. С., Деркач Д. А. и др., , in: Computational Science and Its Applications – ICCSA 2025: 25th International Conference, Istanbul, Turkey, June 30 – July 3, 2025, Proceedings, Part IIIVol. 15650: Lecture Notes in Computer Science (LNCS).: Champaign: Springer, 2025. Ch. 24 P. 346–355.
The long-term stability of calorimeters is crucial in high-energy physics experiments, where precise energy measurements are essential for accurate particle reconstruction. This study introduces a Wasserstein GAN (WGAN)-based machine learning approach for calibrating calorimeter responses affected by aging and other systematic shifts. Our methodology is applied to realistic, high-granularity calorimeter data that more accurately mimic ...
Добавлено: 27 июня 2025 г.
В статье представлена модель эволюции латентной региональной структуры доходного неравенства населения на основе двухкомпонентной модели смеси вероятностных распределений, позволяющая выявить тенденции происходящих в этой сфере изменений. Проанализирован процесс расслоения региональной структуры доходного неравенства, сопровождаемый ростом доли группы регионов с повышенными значениями индекса Джини при стабилизации общего уровня неравенства по России в целом.
Анализируются возможности декомпозиции индекса ...
Добавлено: 17 апреля 2025 г.
Али С., Рыжиков А. С., Деркач Д. А. и др., Moscow University Physics Bulletin 2024 Vol. 79 No. Suppl. 2 P. S591–S597
In the realm of high-energy physics, the longevity of calorimeters is paramount. Our research introduces a deep learning strategy to refine the calibration process of calorimeters used in particle physics experiments. We develop a Wasserstein GAN inspired methodology that adeptly calibrates the misalignment in calorimeter data due to aging or other factors. Leveraging the Wasserstein ...
Добавлено: 7 ноября 2024 г.
Пеникас Г. И., / Банк России. Серия доклады Банка России "Серия докладов об экономических исследованиях". 2024.
В 2016 г. Банк России разработал два указания о том, как по ограниченной выборке кредитов сделать вывод о достаточном или недостаточном уровне резервов на восстановление по ссудам в портфеле однородных ссуд и о достаточности собственных средств банка.
Действующая процедура оценки достаточности резервов предполагает рассмотрение, как правило, части договоров из всего портфеля и перенос (экстраполяцию) оценки резервов с этой части на весь портфель. При этом в действующем подходе при определении минимального размера выборки предполагается отсутствие корреляции дефолтов.
Вклад автора ...
Добавлено: 1 июня 2024 г.
Mikhail Pomazanov, , in: Procedia Computer Science: Tenth International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2023)Vol. 221.: ScienceDirect, 2023. P. 237–244.
Добавлено: 27 сентября 2023 г.
Помазанов М. В., Управление финансовыми рисками 2023 Т. 73 № 1 С. 18–29
В статье исследуется стабильность показателей дискриминационной способности рейтинговых моделей (в частности, индекса Джини) в контексте целесообразности использования ПВР в условиях кризиса. Автор рассматривает, как
связана частота дефолтов с падением дискриминационной способности моделей, строит макромодель. Показано, что пороговые значения макропараметров, при достижении которых возможен рост частоты дефолтов до предельного уровня, достаточно высоки и не прогнозируются даже в ...
Добавлено: 20 марта 2023 г.
M. V. Pomazanov, , in: 9th International Conference on Information Technology and Quantitative ManagementIssue 214.: Elsevier, 2022. P. 565–572.
Добавлено: 9 декабря 2022 г.
Помазанов М. В., , in: The 8th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2020 & 2021): Developing Global Digital Economy after COVID-19Vol. 199: The 8th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2020 & 2021): Developing Global Digital Economy after COVID-19.: Manchester: Elsevier, 2022. P. 798–805.
Добавлено: 18 ноября 2022 г.
Помазанов М. В., , in: Risk Management, Sustainability and Leadership.: L.: IntechOpen, 2022. Ch. 6.
Добавлено: 16 ноября 2022 г.
Bossy M., Jean-François Jabir, Rodríguez K. M., Journal of Computational Physics 2022 Vol. 464 Article 110929
Добавлено: 8 ноября 2022 г.
Помазанов М. В., / Series arXiv:2204.07989v1 "Risk Management (q-fin.RM)". 2022.
Добавлено: 26 октября 2022 г.