УДК 004
Талалова Н.С.
студент
Российский университет транспорта (МИИТ) (г. Москва, Россия)
АНАЛИЗ ДАННЫХ И КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖДУ РИСКОМ И ВЫПЛАТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация: исследованы взаимосвязи между риском, параметром дельта и общей выплатой. Использованы методы корреляционного и регрессионного анализа. Результаты показывают отрицательную корреляцию между риском и выплатами, а также различия между группами участников.
Ключевые слова: риск, дельта, поведенческая экономика, корреляционный анализ, регрессионный анализ.
Поведенческая экономика изучает механизмы принятия решений в условиях неопределенности. Одними из ключевых факторов являются предпочтения участников в отношении риска и изменчивость выплат, измеряемая параметром дельта. Настоящее исследование направлено на изучение влияния этих факторов на общую денежную выплату участников и выявление закономерностей, которые могут быть полезны для построения моделей принятия решений.
Исходный набор данных содержал более 160 000 записей. Для повышения эффективности анализа была использована случайная выборка из 10 000 записей. Данные включали следующие параметры: риск, дельта, три индивидуальных значения выплат и идентификатор группы участников.
Этапы анализа:
1. Корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между риском, дельтой и общей выплатой.
2. Построение линейной регрессионной модели для предсказания общей выплаты.
3. Групповой анализ средних выплат для выявления различий между группами.
Обработка данных:
Пропущенные значения были удалены. Общая выплата рассчитывалась как сумма значений выплат по трём столбцам: ту.рауой!, ту.рауой2, ту.рауойЗ.
Результаты:
Корреляционный анализ Анализ корреляционной матрицы показал:
• Сильная отрицательная корреляция между риском и общей выплатой (р = -0.508).
• Незначительная корреляция между дельтой и остальными параметрами (р = 0.028 с риском, р = -0.025 с общей выплатой).
Матрица корреляции
(Л
ф и
fc
0 >. (О
а.
_I
(О
1 -
о
1.00 -0.51
1.00
-0.51 1.00
1.0
0.8
-0.6
-0.4
-0.2
-0.0
I
-0,2
-0.4
risk delta total_payoff
Рисунок 1. Матрица корреляции.
Регрессионный анализ Линейная регрессионная модель продемонстрировала следующие результаты:
• Коэффициенты регрессии:
о Риск: -0.43.
о Дельта: -0.01.
• Коэффициент детерминации составил 0.24, что указывает на ограниченную предсказательную способность модели.
Групповой анализ Средние выплаты между группами варьировались от -4.76 (группа 4) до 3.17 (группа 19), что свидетельствует о существенных различиях в поведении участников.
Рисунок 2. Средние выплаты по группам.
Результаты подчёркивают значимость риска как предиктора общей выплаты. Отрицательная корреляция между риском и выплатой подтверждает гипотезу о том, что более высокий риск приводит к снижению результата. Однако низкое значение R2 модели показывает, что поведенческие решения участников зависят от множества других факторов, которые требуют дальнейшего изучения.
Выявленные различия между группами указывают на необходимость дополнительных исследований для понимания причин таких вариаций.
Данное исследование предоставило новый взгляд на влияние риска и дельты на общие выплаты в условиях поведенческих экспериментов. Будущие исследования должны учитывать дополнительные переменные и использовать более сложные модели, чтобы улучшить понимание факторов, определяющих результаты.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Иванов И.В. Применение методов машинного обучения для анализа данных // Вестник информационных технологий. 2020. № 5. С. 10-15;
2. Петров П.П., Сидоров С.С. Эконометрический анализ поведенческих моделей // Журнал экономических исследований. 2019. № 8. С. 45-52;
3. Сергеев А.А. Основы анализа данных: Учебное пособие. Москва: Наука, 2018;
4. Единая межведомственная информационно-статистическая система, официальный сайт [Электронный ресурс]. URL: http://fedstat.ru/ (дата обращения: 24.01.25)
Talalova N.S.
Russian University of Transport (MIIT) (Moscow, Russia)
DATA ANALYSIS AND CORRELATIONS BETWEEN RISK AND PAYMENTS USING MACHINE LEARNING METHODS
Abstract: the relationships between risk, delta parameter and total payout were investigated. Correlation and regression analysis methods were used. The results show a negative correlation between risk and payouts, as well as differences between participant groups.
Keywords: risk, delta, behavioral economics, correlation analysis, regression analysis.