Оценивание вероятности дефолта по кредитным операциям с использованием логистической регрессии и кластерного анализа

Предложен метод оценки вероятности дефолта по кредитным операциям с применением логистической регрессии и кластерного анализа. Приведен пример применения данного метода на реальной выборке, на которой предложенный метод показал большую эффективность по сравнению с методом, основанном только на логис...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Системні дослідження та інформаційні технології
Date:2011
Main Author: Середний, С.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50091
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Оценивание вероятности дефолта по кредитным операциям с использованием логистической регрессии и кластерного анализа / С.С. Середний // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 1. — С. 126-132. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Предложен метод оценки вероятности дефолта по кредитным операциям с применением логистической регрессии и кластерного анализа. Приведен пример применения данного метода на реальной выборке, на которой предложенный метод показал большую эффективность по сравнению с методом, основанном только на логистической регрессии. Запропоновано метод оцінки ймовірності дефолту за кредитними операціями із застосуванням логістичної регресії та кластерного аналізу. Наведено приклад застосування цього методу на реальній вибірці, на якій запропонований метод показав більшу ефективність у порівнянні з методом, що базується лише на логістичній регресії. The method of credit operation’s probability of default estimation using logistic regression and cluster analysis is suggested. The example of application of this method on real sample, where proposed method was more effective in comparison with method based just on logistic regression is given.
ISSN:1681–6048