Система оцінки кредитного ризику на основі машинного навчання та багатокритеріальної підтримки прийняття рішень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБєлік, А. А.
dc.contributor.authorНедашківська, Н. І.
dc.date.accessioned2026-01-05T12:20:01Z
dc.date.available2026-01-05T12:20:01Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМетою роботи є розробка гібридного підходу до оцінювання кредитного ризику, що поєднує моделі машинного навчання з багатокритеріальним аналізом рішень. На основі підготовлених даних кредитних заявок побудовано та порівняно кілька алгоритмів прогнозування дефолту, після чого отримані оцінки інтегровано з ключовими характеристиками позичальника методом TOPSIS. Застосування запропонованого підходу дозволяє формувати обґрунтовані кредитні рішення та підвищувати ефективність ризик-менеджменту у фінансових установах.
dc.format.pagerangeС. 14-19
dc.identifier.citationБєлік, А. А. Система оцінки кредитного ризику на основі машинного навчання та багатокритеріальної підтримки прийняття рішень / Бєлік А. А., Недашківська Н. І. // Системні науки та інформатика : збірка доповідей ІV науково-практичної конференції, [Київ], 1–5 грудня 2025 р. / Навчально-науковий Інститут прикладного системного аналізу КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 14-19.
dc.identifier.orcid0000-0002-8277-3095
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77835
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofСистемні науки та інформатика : збірка доповідей ІV науково-практичної конференції, 1–5 грудня 2025 року, м. Київ, Україна
dc.subjectкредитний ризик
dc.subjectскорингова модель
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectймовірність дефолту
dc.subjectметод багатокритеріальної підтримки прийняття рішень
dc.subjectоцінка кредитоспроможності
dc.titleСистема оцінки кредитного ризику на основі машинного навчання та багатокритеріальної підтримки прийняття рішень
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
sni2025_P-14-19.pdf
Розмір:
1.09 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні науки та інформатика (4 ; Київ ; 2025)