Використання алгоритмів класифікації для моделювання кредитоспроможності позичальників банку
No Thumbnail Available
Date
2023-06-22
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
В даній дипломній роботі об’єктом дослідження є кредитоспроможність позичальників банку.
Метою роботи є моделювання кредитоспроможності позичальників банку із застосуванням алгоритмів класифікації та порівняння отриманих моделей за метриками якості. Теоретична значущість полягає у систематизації та формуванні основної інформації для розуміння процесу оцінювання кредитоспроможності позичальників банку. Дана робота буде цікава як тим, хто лише починає займатись задачею оцінювання кредитоспроможності, так і тим, хто вже має певний досвід. Незалежно від досвіду дана інформація відповідає на більшість базових питань, які можуть виникнути при вивченні даної теми. Робота має практичну значущість, оскільки сформований алгоритм можна використовувати для різних наборів даних та в різних установах (банки, кредитні спілки тощо). Статистичні розрахунки, аналіз та обробка даних, побудова класифікаторів були проведені в середовищі програмування за допомогою спеціалізованої мови програмування R.
The work has practical significance, as the generated algorithm can be used for different data sets and in different institutions (banks, credit unions, etc.). Statistical calculations, analysis and processing of data, construction of classifiers were carried out in the programming environment using the specialized statistical programming language R. In this thesis, the object of research is the creditworthiness of bank borrowers. The purpose of the work is to model the creditworthiness of bank borrowers using classification algorithms and compare the obtained models according to quality metrics. The theoretical significance lies in the systematization and formation of basic information for understanding the process of assessing the creditworthiness of bank borrowers. This work will be interesting both to those who do not know anything about creditworthiness, and to those who already have some experience. Regardless of experience, this information answers most of the basic questions that may arise when studying this topic.
Description
Keywords
кредитоспроможність, позичальники банку, методи машинного навчання, алгоритми класифікації, метод к найближчих сусідів, метод дерева рішень, метрики якості моделей класифікації
Citation
Шимонюк В. Б. Використання алгоритмів класифікації для моделювання кредитоспроможності позичальників банку : бакалавр. диплом. робота : 051, Економіка / Шимонюк Вадим Борисович ; наук. керівник Великоіваненко Г. І. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. матем. моделювання та статистики. – Київ, 2023. – 66 с.