Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб методами інтелектуального аналізу даних

Ескіз недоступний

Дата

2021-06

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Дипломна робота містить 80 сторінок текстової частини, 27 ілюстрацій, 8 таблиць, 1 додаток, 23 бібліографічних посилань. Об’єкт дослідження: процеси кредитування фізичних осіб, інформаційні технології в прогнозуванні фізичних осіб. Мета дослідження: розробка і застосування математичних моделей для оцінювання кредитоспроможності позичальників кредиту на основі статистичних даних. Використані моделі: у програмній реалізації було використано логіт та пробіт моделі, за допомогою яких і здійснювалося прогнозування. Отриманні результати: побудована система прогнозування, що може прогнозувати кредитоспроможність фізичної особи з великою точністю. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделі, створити процес дотренування моделі на нових даних, створити повноцінний продукт, який зможе контролювати автоматизовано процес виявлення кредитоспроможності клієнта.

Опис

Ключові слова

кредитний ризик, банк, логістична регресія, пробіт регресія, позичальник, модель, bank, logistic regression, probit regression, borrower, model, credit risk

Бібліографічний опис

Худіков, П. В. Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб методами інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Худіков Павел Володимирович. - Киів, 2021. - 107 с.

ORCID

DOI