Электронный каталог

rus
НТБ Минпромторга России
Режим работы
Контактная информация

Поиск :

  • Поиск
  • Поиск одной строкой
  • Помощь

  • Разделы фонда

  • Книги по ТЯЖЕЛОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
  • Книги 2022
  • Книги 2023
  • Книги 2024
  • Ретрофонд
  • Статьи из информационных обзоров за 2023
  • Статьи из информационных обзоров за 2024

  • Справочники

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Дерево рубрик

  • Статистика поисков
  • Статистика справок

Личный кабинет :


Самозапись

Электронный каталог: Крашенинников, В.Р. - Адаптация моделей прогнозирования кредитоспособности с учетом вновь поступающей информации о клие...

Крашенинников, В.Р. - Адаптация моделей прогнозирования кредитоспособности с учетом вновь поступающей информации о клие...

Нет экз.
Адаптация моделей прогнозирования кредитоспособности с учетом вновь поступающей информации о клие...
Статья
Автор:
Крашенинников, В.Р.
Финансовая аналитика: проблемы и решения (электронная версия): Адаптация моделей прогнозирования кредитоспособности с учетом вновь поступающей информации о клие...
2017 г.
ISBN отсутствует

На полку На полку


Статья

Крашенинников, В.Р.
Адаптация моделей прогнозирования кредитоспособности с учетом вновь поступающей информации о клиентах / Крашенинников В.Р., Клячкин В.Н., Шунина Ю.С. // . – 2017. – №6. – С.663-674. - 494254. – На рус. яз.

Исследование вопросов прогнозирования возврата кредитов заемщиками с использованием методов машинного обучения. В последнее время широко распространено применение различных видов агрегации этих методов. Актуальной задачей является обновление структуры агрегированного метода прогнозирования по истечении некоторого времени для адаптации к особенностям характеристик вновь поступивших клиентов, а также получения более точного прогноза. Разработка способа обновления структуры модели прогнозирования возврата кредитов, эффективность которого подтверждена практическими испытаниями на данных российских заемщиков. Использование псевдоградиентной процедуры корректировки параметров выбранной модели позволяет получить приемлемую точность прогнозирования на некоторый период. Однако при значительных изменениях кредитной ситуации эта модель не в состоянии обеспечить достаточную точность прогноза, ни при каких значениях своих параметров, поэтому периодически нужно менять структуру модели, чтобы она в новых условиях обеспечивала достаточную точность прогнозирования и получение более обоснованных решений о выдаче кредита новым клиентам.


Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = БАНК
Ключевые слова = ИЗМЕНЕНИЯ
Ключевые слова = КРЕДИТОРСКАЯ ЗАДОЛЖЕННОСТЬ
Ключевые слова = КЛИЕНТ
Ключевые слова = ПАРАМЕТРЫ
Ключевые слова = ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Ключевые слова = ИНФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = КОРРЕКТИРОВКА
Ключевые слова = ИСПЫТАНИЯ
Ключевые слова = ЗАЕМНЫЕ СРЕДСТВА
Ключевые слова = КРЕДИТОСПОСОБНОСТЬ
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Ключевые слова = ПРОГНОЗ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА
Ключевые слова = СТРУКТУРА
Ключевые слова = УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ
Ключевые слова = КРЕДИТ
Ключевые слова = ИССЛЕДОВАНИЯ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = АДАПТАЦИЯ
Ключевые слова = ВОЗВРАТ
Ключевые слова = АГРЕГИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = АДАПТИВНАЯ МОДЕЛЬ


Привязано к:

Отобрать для печати: страницу | инверсия | сброс | печать(0)

Финансовая аналитика: проблемы и решения (электронная версия)
Нет экз.
Выпуск

Финансовая аналитика: проблемы и решения (электронная версия) №6
2017 г.
ISBN отсутствует
ФБУ НТБ Минпромторга России : Центральный


На полку На полку


© Все права защищены ЗАО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20