Tytuł:

Modelling of arrears in payments for dwelling using artificial neural networks

Tytuł publikacji grupowej:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

Tytuł odmienny:

Modelowanie zaległości w opłatach za mieszkania przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

Autor:

Jasiński, Tomasz ; Bochenek, Anna

Temat i słowa kluczowe:

payment arrears ; household debt ; forecast ; municipalities ; artificial neural networks ; zaległości płatnicze ; zadłużenie gospodarstw domowych ; prognozy ; gminy ; sztuczne sieci neuronowe

Opis:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2019, Nr 2 (52), s. 58-68

Abstrakt:

The study presents the construction process of a model that forecasts arrears in dwelling payments in individual municipalities in Poland depending on the values of economic data from previous years. This enables to estimate arrears that will arise in the investigated municipalities in the year of analysis. The model constructed on the basis of artificial neural networks, which is a tool from the area of artificial intelligence, was used to carry out forecasts. More than one hundred thousand networks with multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF) architectures were tested. The MAPE for prediction of the number of indebted dwellings in municipalities with at least 50 indebted premises was 6.08%. The correctness of forecasts in the area of the direction of changes of household debt in municipalities between 2014 and 2015 was 76.84%

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2019

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ie.2019.2.04

Język:

eng

Powiązania:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2019, Nr 2 (52)

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu