Search academic texts

Information × Registration Number 2121U008275, Article popup.category Бакалаврська робота Title Прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб-позичальників кредитів (моделі двохвого вибору, байєсівські мережі, дерева рішень) (AI translated) popup.author Гікал Антон ОлександровичHikal Anton Oleksandrovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45206 popup.publisher Київ Description 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. Diploma: 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. popup.nrat_date 2025-11-05 Close