Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66815
Title: Модель кредитного скоринга
Authors: Шеров, Шерафкан
metadata.dc.contributor.advisor: Семенов, Михаил Евгеньевич
Keywords: кредитный скоринг; математическая модель скоринга; вероятность дефолта; логистическая регрессия; бинарная классификация; credit scoring; mathematical scoring model; probability of default; logistic regression; binary classification
Issue Date: 2021
Citation: Шеров Ш. Модель кредитного скоринга : магистерская диссертация / Ш. Шеров ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. М. Е. Семенов. — Томск, 2021.
Abstract: В последнее время методы кредитного скоринга были расширены за счет развития возможностей вычислительной техники и применения скоринга в различных областях. В данной работе представлена разработка системы кредитного скоринга для проведения оценки платежеспособности клиентов и принятия решения о предоставлении банком денежных средств. В качестве математическо-статистического метода были использованы различные модели бинарной классификации. Производилась оценка эффективности разработанных моделей, тестирование на данных кредитного портфеля банка и проводился анализ способов их улучшения путём использования ансамблевых моделей.
Recently, credit scoring methods have been expanded through the development of computing capabilities and the application of scoring in various fields. This paper presents the development of a credit scoring system for assessing the solvency of clients and making a decision on the provision of funds by the bank. Various binary classification models have been used as a mathematical-statistical method. The effectiveness of the developed models was assessed, tested on the data of the bank's loan portfolio, and the analysis of ways to improve them through the use of ensemble models was carried out.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66815
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU1161753.pdf2,26 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.