Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Скоринг как инструмент оценки кредитного риска. Применение экономико-математических моделей для принятия решений при кредитовании
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Алексей Шипунов, Артём Ткачёв
ISBN: 978-6-202-79512-8
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 56
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 21130 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 560382
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: В первой части книги рассматриваются подходы к оценке кредитного риска. Изучается возможность и целесообразность применения такого метода оценки, как кредитный скоринг, основная идея которого заключается в определении вероятности дефолта кредитополучателя. Проводится сравнение различных видов моделей для оценки вероятности дефолта организации. Описываются этапы построения и применения скоринг-модели для оценки вероятности дефолта организации при помощи искусственных нейронных сетей в деятельности коммерческих банков.Вторая часть книги посвящена гибридному (матричному) подходу к разработке скоринговой модели оценки платежеспособности клиентов, который включает в себя лучшее из двух способов оценки заявителей (анкетного и поведенческого скоринга). На реальных данных описан алгоритм объединения модели анкетного скоринга, разработанного с помощью нейросетевых технологий, и поведенческой модели, предлагаемой Национальным банком Республики Беларусь. Продемонстрированы качественные характеристики анкетной модели до и после интегрирования в нее кредитного скоринга Кредитного регистра.
Ключевые слова: кредитный риск, риски, скоринг-модели, нейронные сети, балансовые показатели, дефолт, экономико-математические методы, скоринг модели, Матричный подход, микроданные, большие данные