Оцінювання кредитоспроможності позичальників кредитів методами інтелектуального аналізу даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГуськова, В. Г.
dc.contributor.authorБідюк, П. І.
dc.date.accessioned2022-05-19T04:54:25Z
dc.date.available2022-05-19T04:54:25Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe actual task of creditworthiness based on the expert and scoring approach was considered. The analysis of the subject area was performed and the main methods of mathematical modeling and a credit risk assessment were analyzed; mathematical models for analyzing the credit risks of individual borrowers based on alternative methods were proposed; mathematical models have been developed for analyzing the credit risks of individual borrowers based on decision trees, logistic regression, Bayesian networks, and fuzzy logic. It has been found that the model based on fuzzy logic for solving the problem of determining the probability of default for a loan borrower is more accurate, this is indicated by the calculated accuracy of models. This is due to the possibility of using the fuzzy logic method with fuzzy Mamdani’s conclusion to precisely establish the cause-and-effect relationships between the characteristics-factors of the task and their influence on the initial variable.uk
dc.format.pagerangeС. 31-48uk
dc.identifier.citationГуськова, В. Г. Оцінювання кредитоспроможності позичальників кредитів методами інтелектуального аналізу даних / В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2019. – № 2. – С. 31-48. – Бібліогр.: 19 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2019.2.04
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/47440
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології, № 4uk
dc.subjectdecision treesuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectBayesian networkuk
dc.subjectfuzzy logicuk
dc.subjectprobability of defaultuk
dc.subjectMamdani conclusionuk
dc.subject.udc004.942uk
dc.titleОцінювання кредитоспроможності позичальників кредитів методами інтелектуального аналізу данихuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2019_2_31-48.pdf
Розмір:
441.34 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2