Case Study in Banking Using Neural Networks

Data Mining represents a Business Intelligence (BI) methodology which provides an insight into the \u27hidden\u27 information about its operations thus improving the process of making strategic business decisions based on a clear and understandable interpretation of existing results. Data mining can help to resolve banking problems by finding some regularity, causality and correlation to business information which are not visible at first sight because they are hidden in large amounts of data. The goal of this paper is to present a case study of usage of operations research methods in knowledge discovery from databases in the banking industry. Neural network method was used within the software package Alyuda. This work is licensed under a&nbsp;Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</p

Determinants of Efficacy of Studying in the Republic Croatia - Comparing Neural Networks and Decision Trees: Research Framework Proposition

Rapid technological development and progress lead to the need for better and more efficient education which should prepare the applicant for increasingly flexible labour market. The goal of this research is to create models for prediction of student’s efficacy, compare them, find the key factors that contribute to more efficient studying in the Republic of Croatia, and finally determine how efficient studying is related to first employment. Models will be based on students’ data and hypothesis will be tested using multivariate statistical methods (multiple regressions, Cronbach’s alpha), decision trees and neural networks. Data will be collected by structured questionnaire and will consist of demographic and economic data, information about previous education, attitudes towards learning, and goals after completing studies and information about the first employment. Students’ efficacy will be measured by grade point average in college. This research will try to increase our understanding of how different factors influence students’ performance and how students’ efficacy affects the speed and conditions of finding the first employment. This work is licensed under a&nbsp;Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</p

Determinants of Efficacy of Studying in the Republic Croatia - Comparing Neural Networks and Decision Trees: Research Framework Proposition

Rapid technological development and progress lead to the need for better and more efficient education which should prepare the applicant for increasingly flexible labour market. The goal of this research is to create models for prediction of student’s efficacy, compare them, find the key factors that contribute to more efficient studying in the Republic of Croatia, and finally determine how efficient studying is related to first employment. Models will be based on students’ data and hypothesis will be tested using multivariate statistical methods (multiple regressions, Cronbach’s alpha), decision trees and neural networks. Data will be collected by structured questionnaire and will consist of demographic and economic data, information about previous education, attitudes towards learning, and goals after completing studies and information about the first employment. Students’ efficacy will be measured by grade point average in college. This research will try to increase our understanding of how different factors influence students’ performance and how students’ efficacy affects the speed and conditions of finding the first employment. This work is licensed under a&nbsp;Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</p

Predicting Customer Churn in Banking Industry using Neural Networks

The aim of this article is to present a case study of usage of one of the data mining methods, neural network, in knowledge discovery from databases in the banking industry. Data mining is automated process of analysing, organization or grouping a large set of data from different perspectives and summarizing it into useful information using special algorithms. Data mining can help to resolve banking problems by finding some regularity, causality and correlation to business information which are not visible at first sight because they are hidden in large amounts of data. In this paper, we used one of the data mining methods, neural network, within the software package Alyuda NeuroInteligence to predict customer churn in bank. The focus on customer churn is to determinate the customers who are at risk of leaving and analysing whether those customers are worth retaining. Neural network is statistical learning model inspired by biological neural and it is used to estimate or approximate functions that can depend on a large number of inputs which are generally unknown. Although the method itself is complicated, there are tools that enable the use of neural networks without much prior knowledge of how they operate. The results show that clients who use more bank services (products) are more loyal, so bank should focus on those clients who use less than three products, and offer them products according to their needs. Similar results are obtained for different network topologies

Optimizacija korištenja instrumenata monetarne i makroprudencijalne politike u svrhu očuvanja stabilnosti financijskog sustava

Zbog integriranosti i globalne povezanosti financijskih subjekata i tržišta, monetarna politika više nije dostatna za očuvanje financijske stabilnosti (osobito kod malih otvorenih zemalja poput Hrvatske) te je za postizanje i očuvanje financijske stabilnosti nužno uvesti makroprudencijalne mjere i instrumente. Obzirom da monetarna i makroprudencijalna politika u ostvarivanju svojih ciljeva djeluju na iste i/ili povezane varijable, nužno je koordinirati politike kako bi se smanjila odstupanja od ciljeva kod obje politike. U ovom radu je metodom nelinearnog kvadratnog programiranja dokazano da se kooperativnim modelom u kojem monetarna i makroprudencijalna politika surađuju, cjenovna i financijska stabilnost ostvaruju uz niža odstupanja od zadanih razina nego u slučaju ne-kooperativnog modela gdje svaka politika izolirano ostvaruje svoj cilj. Suradnja je ostvarena optimalnom primjenom kamatne stope (kao glavnog instrumenta monetarne politike) i kapitalnih zahtjeva (kao glavnog instrumenta makroprudencijalne politike) uz utjecaj deviznog tečaja

Mjerenje izravnih ekonomskih učinaka turizma TSA metodom: statistička analiza rezultata za Hrvatsku i odabrane zemlje EU

Analiza učinaka turizma na gospodarstvo neke zemlje predmet je interesa brojnih istraživanja. Navedeno proizlazi iz činjenice da je turizam kompleksna ekonomska kategorija čiji obuhvat u strukturi nacionalnog gospodarstva nije moguće metodološki potpuno definirati. Ekonomski učinci turizma uvjetovani su ne samo razinom turističke aktivnosti koja se odvija, već i specifičnostima gospodarstva koje se analizira. Na globalnoj je razini usuglašen osnovni paket klasifikacija i definicija potrebnih za sastavljanje uniformiranog i metodološki konzistentnog statističkog sustava za potrebe turizma, pod nazivom Satelitski račun turizma (TSA). Razvijen je od strane Svjetske turističke organizacije (UNWTO), Organizacije za ekonomsku suradnju i razvoj (OECD), Statističkog ureda Europske unije (Eurostat) te Statističkog odjela Ujedinjenih naroda. Osnovna mu je zadaća procijeniti ekonomske učinke turizma, dok istovremeno služi kao svojevrsni alat i okvir za kvantificiranje veličine i obuhvata turizma u okviru nacionalnog računovodstva. Cilj rada je pružiti opći uvid u ovaj međunarodno prepoznati pristup za mjerenje ekonomskih učinaka turizma te analizirati i usporediti rezultate iz relevantnih izvještaja u odnosu na učinke turizma na gospodarstva Hrvatske i odabranih EU zemalja. Za potrebe empirijskog dijela istraživanja, koriste se metode statističke analize uz komparativnu analizu sekundarnih podataka prikupljenih iz renomiranih baza podataka poput Eurostata, Svjetske banke te OECD-a. Zaključci koji će proizaći iz ovog rada mogu poslužiti kao temelj za raspravu i daljnja istraživanja

Nastava na daljinu: nužnost ili ne – stavovi učenika i studenata

Nastava na daljinu oblik je školovanja koje se ne odvije u učionici ili predavaonici, nego od kuće putem pošte, elektroničke pošte ili interneta. O tom obliku nastave najčešće se govori u ratnim i drugim “nestandardnim” vremenima. Nažalost, pandemija uzrokovana virusom COVID-19 prisilila je prelazak na takav oblik nastave gotovo sve dionike obrazovnog procesa, od osnovne škole do sveučilišta. Postoje brojna istraživanja koja govore u pozitivnom, ali i negativnom kontekstu, te o dobrobiti i uspjehu takvog oblika nastave. Budući da nove generacije učenika i studenata traže stalnu prilagodbu sadržaja, nužno je da se i njihovi edukatori (učitelji, profesori) prilagođavaju novim vremenima, korištenju modernijih tehnologija i međusobnoj suradnji. U istraživanju je korišten Upitnik stavova prema e-učenju (Brumini i sur., 2012). Analizirani su relevantni sekundarni izvori, studije slučaja i dostupna provedena istraživanja. Rezultati ovog istraživanja ukazuju na slaganje obje grupe (učenici i studenti) s tvrdnjom da je današnje obrazovanje nezamislivo bez primjene informacijsko-komunikacijskih tehnologija. Studenti su skloniji nastavi na daljinu nego učenici osnovnih škola kojima je ipak draži klasični oblik školovanja. Slični rezultati dobiveni su i u istraživanju koje je provela Agencija za znanost i visoko obrazovanje (AZVO, 2020). Dobiveni rezultati mogu se povezati s činjenicom da studenti općenito imaju više iskustva pri korištenju računalnih tehnologija, ali i s činjenicom da predavači na fakultetima drugačije pristupaju studentima te imaju izravniju međusobnu komunikaciju. Za dobivanje kompletnijih rezultata trebalo bi ispitati stavove učitelja u školama i predavača na fakultetima kako bi se dobili rezultati s druge strane katedre. Na kraju rada dane su smjernice za daljnja poboljšanja obrazovnog procesa i nastave na daljinu na svim razinama obrazovanja s ciljem kreiranja što uspješnijeg i kvalitetnijeg

Nastava na daljinu: nužnost ili ne – stavovi učenika i studenata

Nastava na daljinu oblik je školovanja koje se ne odvije u učionici ili predavaonici, nego od kuće putem pošte, elektroničke pošte ili interneta. O tom obliku nastave najčešće se govori u ratnim i drugim “nestandardnim” vremenima. Nažalost, pandemija uzrokovana virusom COVID-19 prisilila je prelazak na takav oblik nastave gotovo sve dionike obrazovnog procesa, od osnovne škole do sveučilišta. Postoje brojna istraživanja koja govore u pozitivnom, ali i negativnom kontekstu, te o dobrobiti i uspjehu takvog oblika nastave. Budući da nove generacije učenika i studenata traže stalnu prilagodbu sadržaja, nužno je da se i njihovi edukatori (učitelji, profesori) prilagođavaju novim vremenima, korištenju modernijih tehnologija i međusobnoj suradnji. U istraživanju je korišten Upitnik stavova prema e-učenju (Brumini i sur., 2012). Analizirani su relevantni sekundarni izvori, studije slučaja i dostupna provedena istraživanja. Rezultati ovog istraživanja ukazuju na slaganje obje grupe (učenici i studenti) s tvrdnjom da je današnje obrazovanje nezamislivo bez primjene informacijsko-komunikacijskih tehnologija. Studenti su skloniji nastavi na daljinu nego učenici osnovnih škola kojima je ipak draži klasični oblik školovanja. Slični rezultati dobiveni su i u istraživanju koje je provela Agencija za znanost i visoko obrazovanje (AZVO, 2020). Dobiveni rezultati mogu se povezati s činjenicom da studenti općenito imaju više iskustva pri korištenju računalnih tehnologija, ali i s činjenicom da predavači na fakultetima drugačije pristupaju studentima te imaju izravniju međusobnu komunikaciju. Za dobivanje kompletnijih rezultata trebalo bi ispitati stavove učitelja u školama i predavača na fakultetima kako bi se dobili rezultati s druge strane katedre. Na kraju rada dane su smjernice za daljnja poboljšanja obrazovnog procesa i nastave na daljinu na svim razinama obrazovanja s ciljem kreiranja što uspješnijeg i kvalitetnijeg

Case Study in Banking Using Neural Networks

Data Mining represents a Business Intelligence (BI) methodology which provides an insight into the \u27hidden\u27 information about its operations thus improving the process of making strategic business decisions based on a clear and understandable interpretation of existing results. Data mining can help to resolve banking problems by finding some regularity, causality and correlation to business information which are not visible at first sight because they are hidden in large amounts of data. The goal of this paper is to present a case study of usage of operations research methods in knowledge discovery from databases in the banking industry. Neural network method was used within the software package Alyuda. This work is licensed under a&nbsp;Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</p