Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 102 с., 25 рис., 25 табл., 1 додаток, 13 джерел. Об’єкт дослідження – позичальники кредитів, представлені
статистичними даними з вибраними характеристиками.
Предмет дослідження – математичні моделі, методи інтелектуального
аналізу даних, критерії оцінювання адекватності скорингових моделей та методи побудови скорингової карти.
Методи дослідження – методи інтелектуального аналізу даних, нейронні мережі, регресійний аналіз, статистичні методи аналізу даних, методи класифікації, методи побудови скорингових моделей.
Метою роботи є аналіз системи кредитного скорингу на основі методів та моделей інтелектуального аналізу даних, а також, їх порівняння з існуючими методами кредитного скорингу.
В роботі проведено огляд основних підходів побудови скорингових моделей, розглянуто та проаналізовано методи нейронних та байєсівських мереж. Було проаналізовано результати моделювання та оцінювання задля обґрунтуваного вибору найкращої моделі для оцінки кредитоспроможності клієнтів. Результатом роботи є визначення методів кредитного скорингу та розробка архітектури системи, розробка якої вплине на зниження кредитного ризику банків, а, відповідно, і підвищення його кредитного рейтингу, що в свою чергу матиме системний вплив на банківську систему України.
Опис
Ключові слова
інтелектуальний аналіз даних, кредитний скоринг, прогнозування, скорингова модель, регресія, скорингова карта, нейронна мережа, data mining, credit scoring, forecasting, scoring models, scorecards, neural network
Бібліографічний опис
Ревва, Р. В. Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ревва Роман Володимирович. - Київ, 2018. - 115 с.