Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/89866
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Ways to use machine learning methods for credit scoring
Authors Dun, V.
Mynenko, Serhii Volodymyrovych  
ORCID http://orcid.org/0000-0003-3998-9031
Keywords кредитний скорінг
кредитный скоринг
credit scoring
методи машинного навчання
методы машинного обучения
methods of machine learning
політика кредитування
политика кредитования
lending policy
Type Conference Papers
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/89866
Publisher Sumy State University
License Copyright not evaluated
Citation Dun V., Mynenko S. Ways to use machine learning methods for credit scoring // Проблеми та перспективи розвитку фінансово-кредитної системи : матеріали Міжнародної науково-практичної конференції, м. Суми, 19-20 листопада 2020 р. Суми : Сумський державний університет, 2020. С. 217-220
Abstract Кредитування є основним видом діяльності банку. При цьому кредитування, за своєю суттю, пов'язане з великою кількістю різноманітних ризиків, насамперед з ризиком неповернення виданих коштів. Наявність цих ризиків спонукає керівництво банку до перегляду існуючої кредитної політики. У свою чергу, для якісного відбору позичальників, необхідно кількісно визначити можливі збитки, і одним із популярних підходів є класифікація позичальників. Процес відбору та класифікації позичальників називається кредитним скорингом.
Lending is the main activity of the bank. At the same time, lending, in its essence, is associated with many different risks, primarily with the risk of non-return of the issued funds. The presence of these risks prompts the bank's management to revise the existing lending policies. In turn, for the qualitative selection of borrowers, it is necessary to quantify the possible losses, and one of the popular approaches is the classification of borrowers. The process of selecting and classifying borrowers is called credit scoring.
Appears in Collections: Наукові видання (ННІ БіЕМ)

Views

Austria Austria
17
Germany Germany
1
Ireland Ireland
207
Japan Japan
1
Russia Russia
13
Singapore Singapore
172660
Ukraine Ukraine
55933
United Kingdom United Kingdom
4621
United States United States
102623
Unknown Country Unknown Country
345319

Downloads

Czechia Czechia
1
Ireland Ireland
1
Ukraine Ukraine
32585
United States United States
102624
Unknown Country Unknown Country
413

Files

File Size Format Downloads
Dun_credit_scoring.pdf 618.52 kB Adobe PDF 135624

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