Автоматизований вибір екзогенних змінних при моделюванні фінансового ризику

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorКудрявцев, Антон Михайлович
dc.date.accessioned2019-01-16T13:03:19Z
dc.date.available2019-01-16T13:03:19Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 89 p., 16 fig., 17 tabl., 1 appendixes, 13 sources. Topic of the research: «Automatic selection of exogenous variable for modeling financial risk» Object of the research is a dataset of 1001 persons that received credit. The sample is a set of parameters, which are used to select most significant variables and to build a predictive model based on them. Aim of the study is to develop the software for prediction of solvency of individuals, using model based on the set of most signicant variables. Subject of the research consists in building predictive models for resolving the problem of predicting the solvency of individuals. Research methods: various methods of estimating the significance of given variable in a model, logictic regression, linear discriminant analysis. Implementaion of software performed in Python 3.6 environment. Results: A software product that builds a model for forecasting the solvency of individuals.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 89 с., 16 рис., 17 табл., 1 додаток, 13 джерел. Тема дисертації: «Автоматизований вибір екзогенних змінних при моделюванні фінансового ризику». Об’єкт дослідження - вибірка з 1001 спостереження, кожне з яких являє собою набір параметрів-характеристик фізичної особи, що отримала кредит. Мета роботи - розроблення програмного продукту, що надає можливість оцінити кредитоспроможність фізичної особи на основі дискримінантного аналізу з попереднім відбором найбільш інформативних змінних. Метод дослідження - методи оцінювання інформативності змінних моделі, метод лінійного дискримінантного аналізу. Програмна реалізація методу виконана в середовищі Python 3.6. Предметом дослідження є скорингові моделі прогнозування фінансового ризику, а також методи оцінювання інформативності змінних моделі. Отримані результати: розроблено програмний продукт, що дозволяє побудувати модель для прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб, який включає можливість автоматичного вибору найбільш інформативних змінних.uk
dc.format.page87 с.uk
dc.identifier.citationКудрявцев, А. М. Автоматизований вибір екзогенних змінних при моделюванні фінансового ризику : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Кудрявцев Антон Михайлович. - Київ, 2018. - 87 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/25820
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectекзогенні змінніuk
dc.subjectдискримінантний аналізuk
dc.subjectскорингові моделіuk
dc.subjectпохибкиuk
dc.subjectкредитоспроможністьuk
dc.subjectзагальна точність моделіuk
dc.subjectexogenous variablesuk
dc.subjectdiscriminant analysisuk
dc.subjectscoring modelsuk
dc.subjecterrorsuk
dc.subjectsolvencyuk
dc.subjectcommon accuracyuk
dc.subject.udc004.942:519.216uk
dc.titleАвтоматизований вибір екзогенних змінних при моделюванні фінансового ризикуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи