Терентьєв, Олександр МиколайовичБакун, Сабіна Антонівна2018-07-202018-07-202018Бакун, С. А. Система оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методів регресійного аналізу : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бакун Сабіна Антонівна. – Київ, 2018. – 127 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23984Магістерська дисертація: 107 с., 32 рис., 32 табл., 5 додатків, 19 джерел. Актуальність теми: в Україні бурхливо зростає ринок споживчого кредитування. Проте, разом з цим, зростає і кількість неповернених кредитів, що наносить досить великі збитки банківським установам. Таким чином, розробка та застосування систем оцінки кредитоспроможності фізичних осіб у процесі прийняття рішення щодо видачі кредиту є актуальними на сьогоднішній день. Мета даної роботи полягає у дослідженні та вдосконаленні існуючих методик побудови скорингових моделей та розробці системи підтримки прийняття рішень для оцінювання кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методу логістичної регресії. Об’єктом дослідження є набір статистичних даних щодо наданих банком споживчих кредитів фізичним особам. Методи дослідження: метод логістичної регресії, метод максимальної правдоподібності, метод градієнтного спуску, операції над матрицями. Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування С# у середовищі розробки Microsoft Visual Studio 2012. Для порівняльного аналізу отриманих результатів були побудовані моделі у вигляді дерев рішень і скорингової карти в системі SAS Enterprise Miner. Отримані результати: розроблено систему підтримки прийняття рішень для прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб з використанням методу логістичної регресії та методу максимальної правдоподібності. Запропоновано спосіб використання категоріальних даних в регресійних моделях.ukкредитоспроможністькредитний скоринглогістична регресіяметод максимальної правдоподібностізагальна точність моделііндекс GINIcreditworthinesscredit scoringlogistic regressionmethod of maximum likelihoodcommon accuracy of the modelindex GINIMaster Thesis127 с.519.226