Система оцінювання кредитоспроможності позичальників з використанням методів інтелектуального аналізу даних
Вантажиться...
Дата
2019-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 96с., 30 рис., 30 табл., 2 додатки, 23 джерел. Актуальність теми: Кредитний ризик банківської установи як один з видів
банківських ризиків є головним об'єктом уваги фінансово-кредитних установ. Кредитна політика банків має обов'язково враховувати ці ризики, запобігати їх виникненню та кваліфіковано ними управляти, тобто зводити до мінімуму можливі негативні наслідки проведення кредитних операцій. У зв’язку з нинішнім кризовим станом у банківській сфері постає нагальним застосування та розробка нових більш досконалих методів оцінювання кредитних ризиків і кредитоспроможності осіб.
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’єкт дослідження: база даних з аплікаційними характеристиками клієнтів. Предмет дослідження: моделі і методи оцінювання кредитоспроможності позичальників. Методи дослідження: метод логістичної регресії, метод максимальної правдоподібності, метод градієнтного спуску.
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.
Опис
Ключові слова
кредитоспроможність, кредитний скоринг, логістична регресія, точність моделі, індекс gini, creditworthiness, credit scoring, accuracy of the model, logistic regression, index gini
Бібліографічний опис
Карсунцева, Є. В. Система оцінювання кредитоспроможності позичальників з використанням методів інтелектуального аналізу даних : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Карсунцева Єлизавета Вадимівна. – Київ, 2019. – 96 с.