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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Системні дослідження та інформаційні технології
Дата:2011
Автор: Середний, С.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50091
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме: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