Система оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізу
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 107 с., 32 рис., 32 табл., 5 додатків, 19 джерел.
Актуальність теми: в Україні бурхливо зростає ринок споживчого кредитування. Проте, разом з цим, зростає і кількість неповернених кредитів, що наносить досить великі збитки банківським установам. Таким чином, розробка та застосування систем оцінки кредитоспроможності фізичних осіб у процесі прийняття рішення щодо видачі кредиту є актуальними на сьогоднішній день.
Мета даної роботи полягає у дослідженні та вдосконаленні існуючих методик побудови скорингових моделей та розробці системи підтримки прийняття рішень для оцінювання кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методу логістичної регресії.
Об’єктом дослідження є набір статистичних даних щодо наданих банком споживчих кредитів фізичним особам.
Методи дослідження: метод логістичної регресії, метод максимальної правдоподібності, метод градієнтного спуску, операції над матрицями.
Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування С# у середовищі розробки Microsoft Visual Studio 2012. Для порівняльного аналізу отриманих результатів були побудовані моделі у вигляді дерев рішень і скорингової карти в системі SAS Enterprise Miner.
Отримані результати: розроблено систему підтримки прийняття рішень для прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методу логістичної регресії та методу максимальної правдоподібності. Запропоновано спосіб використання категоріальних даних в регресійних моделях.
Опис
Ключові слова
кредитоспроможність, кредитний скоринг, логістична регресія, метод максимальної правдоподібності, загальна точність моделі, індекс GINI, creditworthiness, credit scoring, logistic regression, method of maximum likelihood, common accuracy of the model, index GINI
Бібліографічний опис
Бакун, С. А. Система оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізу : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бакун Сабіна Антонівна. – Київ, 2018. – 127 с.