Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб методами інтелектуального аналізу даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorХудіков, Павел Володимирович
dc.date.accessioned2021-10-25T07:14:31Z
dc.date.available2021-10-25T07:14:31Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenThe thesis contains 80p., 27 pict., 8 tab., 1 appendixes, 23 sources. Object of research: processes of crediting of physical persons, information technologies in forecasting of physical persons. The purpose of the study: development and application of mathematical models for assessing the creditworthiness of loan borrowers based on statistics. Used models: in the software implementation the logit and probit of the model were used, with the help of which forecasting was carried out. The obtained results: a forecasting system was built, which can predict the creditworthiness of an individual with great accuracy. As part of further research, it is proposed to increase the accuracy of the model, to create a process of training the model on new data, to create a full-fledged product that can automatically control the process of identifying.uk
dc.description.abstractukДипломна 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.uk
dc.format.page107 с.uk
dc.identifier.citationХудіков, П. В. Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб методами інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Худіков Павел Володимирович. - Киів, 2021. - 107 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/44746
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитний ризикuk
dc.subjectбанкuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectпробіт регресіяuk
dc.subjectпозичальникuk
dc.subjectмодельuk
dc.subjectbankuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectprobit regressionuk
dc.subjectborroweruk
dc.subjectmodeluk
dc.subjectcredit riskuk
dc.titleПрогнозування кредитоспроможності фізичних осіб методами інтелектуального аналізу данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Khudikov_bakalavr.docx
Розмір:
4.34 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи