Detekce podvodných finančních výkazů v KB
Detection of fraudulent financial statements in KB
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Michal Šolc
Vedoucí práce
Ditrich Josef
Oponent práce
Smítková Janků Ladislava
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
Informatika 2009Instituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce zkoumá možnosti detekce podvodných finančních výkazů. Cílem práce je najít vhodný přístup k detekci podvodných finančních výkazů v Komerční bance. V rešeršní části jsou ukázany přístupy k detekci navržené několika autory. Poté je představeno několik machine learningových modelů a přístupů. Na základě tohoto je navržen přístup, který bude sloužit jako základ pro budoucí výzkum v této oblasti v KB. Přístup je navržen s přihlédnutím k měnění hustoty minoritní třídy v trénovací množině a toto jo testováno a komentováno na několika klasifikátorech a metodách předzpracování dat. Tato práce přinesla několik modelů a pozorování, které budou v Komerční bance sloužit dále pro výzkum. This thesis surveys the possibilities of automated financial statement fraud detection. Main goal of this work is to find an appropriate approach to this problem in Komerční banka. In the research part, current approaches are shown. Machine learning models and techniques are introduced and with that, custom approach, that will serve as a basis for future research in this filed in KB. Approach is designed with regards to changing the density of minority class in training set and is tested and commented on top of various classifiers and data preprocessing methods. This work brought various models and observations, that will serve for future research in KB.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18105 [295]