Скорингові методи оцінки ризику для запобігання кредитного шахрайства

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorЗубко, Марія Андріївна
dc.date.accessioned2021-03-02T12:13:21Z
dc.date.available2021-03-02T12:13:21Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenThe master thesis: 77 p., 4 s., 25 tabl., 42 fig., 1 appendix, 16 references. The object of the study – historical data with transactions of legal entities and information on whether the client is a fraud or not. The subject of the study – methods of forecasting and construction of a scorecard. The purpose of the study – to analyze the object of study, build and test forecasting models, compare results. Methods of the study - method of variables binning: method of monotonic optimal binning; forecasting method: logistic regression and logistic regression using cross-validation. The relevance of the study – a consumer lending, especially express lending, provides an almost instant decision. Due to emergence of frauds who aim to get money in the bank and not to return it, as well as the constant improvement of their actions, it is very important to be able to quickly and efficiently recognize and prevent these actions. Novelty - in contrast to the manual approach, automated scoring saves resources, eliminates employee bias and errors due to the human factor. The results of the study – a logistic regression model was built, the results of which were improved by cross-validation and a scoring map was formed.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 77 с., 4 ч., 25 табл., 42 рис., 1 дод., 16 джерел. Об’єкт дослідження – історичні дані по транзакціям юридичних осіб та інформацією про те, чи є клієнт шахраєм, чи ні. Предмет дослідження – методи прогнозування і побудови скорингової карти. Мета дослідження – проаналізувати об’єкт дослідження, побудувати і протестувати моделі прогнозування, провести порівняння результатів. Методи дослідження – метод розбиття змінних на групи: метод монотонного оптимального розбиття; метод прогнозування: логістична регресія та логістична регресія з використанням крос-валідації. Актуальність – споживче кредитування, особливо експрес-кредитування передбачає практично миттєве рішення по видачі кредитів. В зв'язку з появою шахраїв, які мають на меті отримати гроші в банку і не повертати, а також постійним вдосконаленням їх дій, дуже важливо вміти швидко та якісно розпізнавати та попереджати ці дії. Новизна – на відміну від ручного підходу, автоматизований скоринг дозволяє зекономити ресурси, унеможливити упередженість співробітників та помилки через людський фактор. Результати дослідження – була побудована модель логістичної регресії, результати якої були покращені за допомогою крос-валідації та сформована скорингова карта.uk
dc.format.page77 с.uk
dc.identifier.citationЗубко, М. А. Скорингові методи оцінки ризику для запобігання кредитного шахрайства : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Зубко Марія Андріївна. - Київ, 2020. - 77 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39736
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитне шахрайствоuk
dc.subjectкрос-валідаціяuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectметод монотонного оптимального розбиття,uk
dc.subjectскорингова картаuk
dc.subjectфрод-скорингuk
dc.subjectcredit frauduk
dc.subjectcross validationuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectmethod of monotonic optimal binninguk
dc.subjectscorecarduk
dc.subjectfrod scoringuk
dc.subject.udc004.942uk
dc.titleСкорингові методи оцінки ризику для запобігання кредитного шахрайстваuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zubko_magistr.pdf
Розмір:
2.91 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи