Бідюк, Петро ІвановичРевва, Роман Володимирович2019-01-282019-01-282018Ревва, Р. В. Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ревва Роман Володимирович. - Київ, 2018. - 115 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26074Магістерська дисертація: 102 с., 25 рис., 25 табл., 1 додаток, 13 джерел. Об’єкт дослідження – позичальники кредитів, представлені статистичними даними з вибраними характеристиками. Предмет дослідження – математичні моделі, методи інтелектуального аналізу даних, критерії оцінювання адекватності скорингових моделей та методи побудови скорингової карти. Методи дослідження – методи інтелектуального аналізу даних, нейронні мережі, регресійний аналіз, статистичні методи аналізу даних, методи класифікації, методи побудови скорингових моделей. Метою роботи є аналіз системи кредитного скорингу на основі методів та моделей інтелектуального аналізу даних, а також, їх порівняння з існуючими методами кредитного скорингу. В роботі проведено огляд основних підходів побудови скорингових моделей, розглянуто та проаналізовано методи нейронних та байєсівських мереж. Було проаналізовано результати моделювання та оцінювання задля обґрунтуваного вибору найкращої моделі для оцінки кредитоспроможності клієнтів. Результатом роботи є визначення методів кредитного скорингу та розробка архітектури системи, розробка якої вплине на зниження кредитного ризику банків, а, відповідно, і підвищення його кредитного рейтингу, що в свою чергу матиме системний вплив на банківську систему України.ukінтелектуальний аналіз данихкредитний скорингпрогнозуванняскорингова модельрегресіяскорингова картанейронна мережаdata miningcredit scoringforecastingscoring modelsscorecardsneural networkMaster Thesis115 с.004.942:519.216.3