پیش‌بینی سپرده های بانکی به روش یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 آمار دانشگده علوم پایه دنشگاه بوعلی سینا همدان ایران

2 بانک اقتصاد نوین - دکترای اقتصاد

3 دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران

4 دانشجوی دکتری اقتصاد واحد علوم و تحقیقات تهران

5 کارشناس بانک ملی ایران

10.22084/aes.2023.27444.3564

چکیده

در این پژوهش براساس آمار تاریخی سپرده‌های یک بانک خصوصی در چهار دسته‌بندی(وجه) مختلف، بدنبال این هستیم که نتایج و پیش‌بینی سپرده‌های بانک در هریک از دسته بندی‌ها، با استفاده از روشهای پیش‌بینی یادگیری ماشین برای نخسین بار در مطالعات داخلی انجام گیرد. در این روش پیش‌بینی، ارجحیت روش یادگیری ماشین بدلیل بررسی کلیه تغییرات زمانی داده ها در حجم وسیع( از ابتدا تاکنون) مورد تایید قرار می‌گیرد. پیش بینی آمار سپرده‌های فوق برای تصمیم‌گیران بانک در آینده باتوجه به شرایط اقتصادی می‌تواند مبنای تصمیمات کلان بانکی باشد.

نتایج نشان می دهد که سپرده بلندمدت، تاحدودی باثبات و سپرده باثبات روند نزولی در آینده در بانک مزبور به خود خواهند گرفت و سپرده بی‌ثبات و حساس به سود نیز روند نزولی به خود خواهند گرفت. سپرده قرض الحسنه روند صعودی دارد اگرچه همواره نوساناتی شبیه نوسانات سینوسی-کسینوسی داشته است. باید دقت کرد که این روش پیش‌بینی یادگیری ماشین روشی پایدار و فاقد تحلیل حساسیت است و قابلیت اتکا بالایی دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Predicting deposits of a private bank by machine learning method

نویسندگان [English]

  • Ebrahim Nasiroleslami 1
  • Ehsan Saniee 2
  • Ezatollah Abbasian 3
  • Reza Fathpour Kashani 4
  • Negin Gheysari 5
1 Asistant professor in Economics, Faculty of Scince, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran
2 Shasta-Planning Department
3 Faculty of Management, University of Tehran,
4 Phd Student of Economic- Islamic Azad University،Science And Research Branch
5 Melli Bank of Iran -Banker
چکیده [English]

Abstract

Predicting deposits of a private bank by machine learning method



Abstract

In this study, based on the historical statistics of deposits of a private bank in four different categories (funds), we seek that the results and forecast of bank deposits in each category, using the methods of predicting machine learning for the first time in internal studies and comparison with the method Regression is performed. Finally, by comparing these two forecasting methods, the preference of the machine learning method is confirmed due to the study of all temporal changes in large-volume data (from the beginning to the present). Predicting the above deposit statistics for bank decision makers in the future, given the economic conditions, can be the basis for macro banking decisions. The results show that long-term, somewhat stable deposits and stable deposits will have a downward trend in the bank in the future, and unstable and profit-sensitive deposits will also have a downward trend. Gharz al-Hasna deposit has an upward trend, although it has always had fluctuations similar to sine-cosine fluctuations. It should be noted that this method of predicting machine learning is a stable method without sensitivity analysis and has high reliability.

[1]Allred, A. T., Addams, H. L., (2000), “Service quality at banks and credit unions: what do their customers say?”,International Journal of Bank Marketing, 18, 4., p. 200-207.

[2]Andreloni, L., Barga, M. D., Carluccio E. M. (2007). New Frontieres in Banking Services. Berlin:Springer.

[3]Barfield, J., Raiborn, C. A., Kinney, M. R., (2000), Cost Accounting: Traditions and Innovations, Fourth Edition, South – Western College Publishing, Ohio.

[4]Chiang, A. C., (1994), Osnovne metode matematičke ekonomije, Third Edition, Mate, Zagreb.

[5]Chorafas, N. D., (1991), Obiettivo profitto-dal controllo dei costi al pricing nell'impresa banca, 120 Edibank-Iceb srl., Milano.

کلیدواژه‌ها [English]

  • learning maschine
  • deposit
  • regression