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:
Tweet
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
17
Germany
1
Ireland
207
Japan
1
Russia
13
Singapore
172660
Ukraine
55933
United Kingdom
4621
United States
102623
Unknown Country
345319
Downloads
Czechia
1
Ireland
1
Ukraine
32585
United States
102624
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.