Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб-позичальників кредитів (моделі двійкового вибору, байєсівські мережі, дерева рішень)
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Гікал, Антон Олександрович
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.