Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб-позичальників кредитів (моделі двійкового вибору, байєсівські мережі, дерева рішень)
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 85 с., 30 рис., 10 табл., ., 2 додатоки і 11 джерел.
В роботі розглядаються питання оцінювання кредитних ризиків за
допомогою математичних моделей та методів оцінювання кредитного ризику.
Об’єкт дослідження: процеси кредитування фізичних осіб, інформаційні
технології в аналізі фінансових процесів.
Предмет дослідження: нелінійні математичні моделі, дерева рішень.
В роботі використано такі методи аналізу кредитних ризиків: за допомогою
методів логістичної регресії та дерев рішень.
Мета роботи – розробка і застосування математичних моделей для
оцінювання кредитоспроможності позичальників кредиту на основі
статистичних даних.
В роботі наведено результати прогнозування даних обраних процесів за
допомогою 2-х типів моделей: логістична регресія та дерева рішень.
Опис
Ключові слова
кредитний ризик, банк, логістична регресія, байєсівська мережа, позичальник, скоринг-аналіз, credit risk, bank, logistic regression, bayesian network, borrower, scoring analysis
Бібліографічний опис
Гікал, А. О. Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб-позичальників кредитів (моделі двійкового вибору, байєсівські мережі, дерева рішень) : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Гікал Антон Олександрович. – Київ, 2021. – 123 с.