Система оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерентьєв, Олександр Миколайович
dc.contributor.authorБакун, Сабіна Антонівна
dc.date.accessioned2018-07-20T07:18:06Z
dc.date.available2018-07-20T07:18:06Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenTheme: “System for evaluating the solvency of individuals using regression analysis methods”. Master's thesis explanatory note: 107 p., 32 fig., 32 tab., 5 appendices, 19 sources. Actuality: the consumer lending market is growing rapidly in Ukraine. However, along with this, the number of unreturned loans is increasing, which causes quite large losses to banking institutions. Thus, the development and application of systems for assessing the creditworthiness of individuals in the process of making a decision on the issuance of a loan are actual for today. The purpose of this work is to study and improve existing methods of constructing scoring models and to develop a decision support system for assessing the creditworthiness of individuals using the method of logistic regression. The object of the study is a set of statistical data on consumer loans provided by the bank to individuals. Methods of research: logistic regression method, maximum likelihood method, gradient descent method, operations on matrices. The software product was implemented using the C# programming language in the Microsoft Visual Studio 2012 development environment. For a comparative analysis of the results were built models as decision trees and scorecard in the SAS Enterprise Miner system. Obtained results: a decision support system was developed for predicting the creditworthiness of individuals using the logistic regression method and the maximum likelihood method. The method of using categorical data in regression models is proposed.uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.uk
dc.format.page127 с.uk
dc.identifier.citationБакун, С. А. Система оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізу : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бакун Сабіна Антонівна. – Київ, 2018. – 127 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23984
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитоспроможністьuk
dc.subjectкредитний скорингuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectметод максимальної правдоподібностіuk
dc.subjectзагальна точність моделіuk
dc.subjectіндекс GINIuk
dc.subjectcreditworthinessuk
dc.subjectcredit scoringuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectmethod of maximum likelihooduk
dc.subjectcommon accuracy of the modeluk
dc.subjectindex GINIuk
dc.subject.udc519.226uk
dc.titleСистема оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bakun_magistr.pdf
Розмір:
2.91 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи