FORECASTING EXPECTED BANK LOSSES AT GRANTING A LOAN
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.05.1.019Ключевые слова:
компонент, анализ данных, кредитный риск, убыток при дефолте, ожидаемый убыток, вероятность дефолта, риск дефолта, логистическая регрессия, модель, неработающие займы, платформа Special Air Service, прогнозированиеАннотация
В этой статье используются образцы данных платформы SAS в качестве примера для представления статистического анализа и прогнозирования ожидаемых убытков по кредитам, выданным банками. Исходные данные для этого исследования взяты из источ-ника Kaggle, который предоставляет информацию о кредитной истории клиентов банка. Тех-нология основана на логистической регрессии, графическом анализе данных и на основе по-строения модели на платформе SAS. Модель может использоваться для прогнозирования кредитного риска и описания кредитного риска в банковской системе.
Скачивания
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 International Journal of Information and Communication Technologies
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en