Izračun bihevijoralističkog kreditnog skoringa za klijente banke

diplomski rad

• Autor: Lucija Drašinac
• Mentor: Siniša Slijepčević (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Slijepčević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Hrvoje Šikić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Vondraček (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Sonja Štimac (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-11-27, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

Kreditni skoring numerički je sustav pomoću kojeg se ocjenjuje rizičnost klijenta kojemu se želi prodati neki proizvod. U ovome radu proučavamo statističke metode za izračun kreditnog skoringa. Na kraju opisujemo rezultate primjena modernih statističkih metoda i mašinskog učenja na uspješnu izradu vrlo prediktivnog behavijoralnog kreditnog skoringa.

Sažetak (engleski)

Credit scoring is a numerical system used to assess the risk of a customer to whom a product is sold. In this thesis we consider statistical methods for calculating the credit scoring. Finally, we describe results of an application of modern statistical methods and machine learning to a successful development of very predictive behavioral credit scoring.

• Ključne riječi: kreditni skoring; statističke metode izračuna; mašinsko učenje
• Ključne riječi (engleski): credit scoring; statistical methods of calculation; machine learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:447733
• Studijski program: Naziv: Matematička statistika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-28 11:19:46