Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб-позичальників кредитів (моделі двійкового вибору, байєсівські мережі, дерева рішень)

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorГікал, Антон Олександрович
dc.date.accessioned2021-11-24T13:11:11Z
dc.date.available2021-11-24T13:11:11Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenDiploma: 85 pages, 30 figures, 10 tables, , 1 appendexes 11 referenses. In this work the problem of the assessment of credit risk by using existing mathematical models and methods for assessing credit risk are considered. The object of research: processes crediting to individuals, information technology to analyze financial processes. Subject of research: nonlinear mathematical models and decision trees. The work is devoted to credit risk analysis using methods of logistic regression and decision trees. In the work results of forecasting of data of the selected processes using three types of models: logistic regression and decision trees.uk
dc.description.abstractukДипломна 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.uk
dc.format.page123 с.uk
dc.identifier.citationГікал, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45206
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитний ризикuk
dc.subjectбанкuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectбайєсівська мережаuk
dc.subjectпозичальникuk
dc.subjectскоринг-аналізuk
dc.subjectcredit riskuk
dc.subjectbankuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectbayesian networkuk
dc.subjectborroweruk
dc.subjectscoring analysisuk
dc.titleПрогнозування кредитоспроможності фізичних осіб-позичальників кредитів (моделі двійкового вибору, байєсівські мережі, дерева рішень)uk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hikal_bakalavr.pdf
Розмір:
1.59 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи