Градієнтний бустинг XGBOOST, LIGHTGBM, CATBOOST фінансової діяльності страхових компаній в Україні

Abstract

Градієнтний бустинг, зокрема алгоритми XGBoost, LightGBM та CatBoost, є потужними інструментами машинного навчання для аналізу фінансової діяльності страхових компаній в Україні. Ці алгоритми ефективно обробляють великі обсяги даних, включаючи нульово-інфльовані розподіли претензій, дозволяючи підвищити точність прогнозування ризиків, оптимізувати формування резервів та покращити управління фінансовими потоками в умовах цифрової трансформації та геополітичної нестабільності. XGBoost добре справляється з пропущеними значеннями та регуляризацією, LightGBM забезпечує високу швидкість навчання на великих датасетах, а CatBoost вирізняється ефективною обробкою категоріальних змінних без попереднього кодування. У контексті українського страхового ринку ці моделі сприяють інтеграції телематичних даних, зменшенню помилок прогнозування та підвищенню рентабельності, особливо в сегментах автострахування. Їх застосування дозволяє страховим компаніям краще адаптуватися до регуляторних вимог та підвищити конкурентоспроможність на цифровому ринку. Gradient boosting algorithms, particularly XGBoost, LightGBM, and CatBoost, are powerful machine learning tools for analyzing the financial performance of insurance companies in Ukraine. These algorithms efficiently process large volumes of data, including zero-inflated claim distributions, enabling improved risk forecasting accuracy, optimized reserve formation, and better management of financial flows amid digital transformation and geopolitical instability. XGBoost excels at handling missing values and regularization, LightGBM offers high training speed on large datasets, while CatBoost stands out for its effective processing of categorical variables without prior encoding. In the context of the Ukrainian insurance market, these models facilitate the integration of telematics data, reduce forecasting errors, and enhance profitability, particularly in motor insurance segments. Their application helps insurance companies better adapt to regulatory requirements and improve competitiveness in the digital market.