Моделі кредитного скорингу щодо першої угоди за кредитною карткою

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавченко, Ілля Олександрович
dc.contributor.authorМаксименко, Богдан Олегович
dc.date.accessioned2025-07-24T08:43:26Z
dc.date.available2025-07-24T08:43:26Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 156 с, 73 рис., 14 табл., 38 джерел, 2 додатки. Тема: Моделі кредитного скорингу щодо першої угоди по кредитній картці. У роботі різні моделі машинного навчання для визначення ймовірності дефолту позичальників різноманітних фінансових установ. Об’єкт дослідження: застосування методів машинного навчання та глибокого навчання для встановлення скорингу нових позичальників щодо першої угоди за кредитною карткою. Предмет дослідження: методи машинного та глибокого навчання та засоби їх застосування. Мета роботи: розробка програмного забезпечення для визначення кредитного скорингу і підтримки прийняття рішень у фінансовій індустрії на основі даних про нових клієнтів. Створено програмне забезпечення у вигляді моделей для визначення ймовірності дефолту клієнтів, що вперше звернулись до фінансової установи щодо оформлення кредитної картки на мові програмування Python. Для розробки моделей були використані дані кредитних історій та демографічні дані про клієнтів ТОВ «Українське бюро кредитних історій».
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 156 pages., 73 figures, 14 tables, 38 sources, 2 appendices. Theme: Credit scoring models for the first credit card deal. The paper presents different machine learning models for determining the probability of default of borrowers of various financial institutions. Object of research: application of machine learning and deep learning methods for establishing the scoring of new borrowers for the first credit card transaction. Subject of research: machine learning and deep learning methods and tools for their application. Purpose of work: development of software for determining credit scoring and supporting decision-making in the financial industry based on data on new clients. In the study, several credit scoring models were created and tuned using Python to determine the probability of credit default. Credit history data and demographic data about clients of Ukrainian Credit Histories Bureau LLC were used to develop the models.
dc.format.extent156 с.
dc.identifier.citationМаксименко, Б. О. Моделі кредитного скорингу щодо першої угоди за кредитною карткою : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Максименко Богдан Олегович. - Київ, 2025. - 156 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75208
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectкредитний скоринг
dc.subjectансамблеві моделі
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectforecasting
dc.subjectcredit scoring
dc.subjectensemble models
dc.subjectdeep learning
dc.titleМоделі кредитного скорингу щодо першої угоди за кредитною карткою
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Maksymenko_B_bakalavr.pdf
Розмір:
7.84 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи