Русский
Тоҷикӣ 
Английский 
Естественные и экономические науки
МОДЕЛИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Файл Ном Сабт карда шуд 
38-Низамитдинов Ахлитдин Илѐситдинович.pdfМОДЕЛИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 69
АВТОР(Ы): Низамитдинов А.И.
НОМЕР ЖУРНАЛА: 3(58). ГОД ВЫПУСКА: 2021. ЯЗЫК СТАТЬИ: Русский
АННОТАЦИЯ
Кредитование играет важную роль в финансовом мире на протяжении многих лет. Данный вид финансовой деятельности стал популярным в финансовом секторе Республики Таджикистан в последнее десятилетие. В статье рассматриваются методы построения моделей кредитного скоринга в мировой практике. Эксперты и исследователи данной сферы в основном присваивают людям числовые баллы, известные как кредитные баллы для измерения риска и кредитоспособности клиентов. Хотя этот вид финансовой деятельности является довольно выгодным, однако он несет большой риск, который в сфере ссудного кредитования называется кредитным риском. Поэтому, прогнозирование кредитного дефолта клиента является наиболее важным аспектом в финансовой деятельности организаций. В последние годы стали часто использоваться алгоритмы машинного обучения в задачах классификации кредитного дефолта. Такими алгоритмами являются логистическая регрессия, к-ближайших соседей (KNN), дерево решений (decision tree), случайный лес (Random Forest) и др.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
кредитование, кредитный скоринг, риск дефолта, алгоритмы машинного обучения, логистическая регрессия, дерево решений.