I primi 10 amia.by competitors

mvd.gov.by

Министерство внутренних дел - республиканский орган государственного управления, возглавляющий систему органов внутренних дел и внутренние войска Министерства внутренних дел. Министерство осуществляет в пределах своих полномочий регулирование и управление в сфере борьбы с преступностью, охраны общественного порядка, обеспечения общественной безопасности и координацию деятельности в этой сфере других республиканских органов государственного управления.

sdo.institutemvd.by

система дистанционного обучения могилевского института мвд республики беларусь содержит используемые в учебном процессе института электронные учебно-методические комплексы преподаваемых дисциплин. сервервидеоконференцийtrueconf

pravo.by

Основной государственный информационный ресурс в области права и правовой информатизации

etalonline.by

правовая система эталон-online - первоисточник правовой информации в республике беларусь. всё законодательство рб в удобном виде и актуальном состоянии: законы, указы, кодексы, конституция, постановления, решения. ежедневное внесение изменений в правовые акты после официального опубликования

elib.bsu.by

сайт электронной библиотеки белорусского государственного университета. содержит полные тексты: • электронных копий изданий, выпущенных в свет издательством бгу; • учебно-методических материалов факультетов; • отчетов о нир, материалов конференций; • статей из журналов «вестник бгу», «социология»; • оцифрованных документов из фонда фундаментальной библиотеки (фб) бгу, срок действия авторского права на которые истек

cyberleninka.ru

The banking system is a key sector of the economy and often faces various types of risks. This article focuses on credit risks, which are the main source of financial losses for credit institutions, including banks. Based on real data, a scoring model was developed in this study to assess and optimally manage credit risk, using the XGBoost machine learning algorithm. The model returns score values in the range of 300–850. Quality metrics such as ROC AUC, PR AUC, Precision, Recall, and F1 score were evaluated for the developed model. Within the scope of the research, a new approach was proposed to assess the sensitivity of a machine learning model to changes in variable values. The approach is based on the concept of entropy. The results show that the use of machine learning models makes it possible to assess and optimally manage credit risk, thereby reducing potential losses. Moreover, the proposed new approach, when applied together with the well-known SHAP method, allows for a deeper evaluation of the model and its sensitivity to changes in variable values.

studfile.net

Работа по теме: Практическая работа Финансы, денежное обращение и кредит. Глава: Вопрос 2. Предмет: Финансы, денежное обращение и кредит. ВУЗ: ПИЭФ.