Разработка предложений по модернизации скорингового процесса в банке XXX

ФИО студента: Сергачев Дмитрий Александрович

Руководитель: Коровкина Нина Леонидовна

Программа: Бизнес-информатика (Бакалавриат)

Оценка: 8

Год защиты: 2018

Цель данной работы - повысить эффективность банковского бизнеса по части прогнозирования дефолта клиентов посредством исследования алгоритмов машинного обучения. Правильное определение клиентов и вероятностей их дефолтов являются ключевыми в потребительском и других видах кредитования в банковской отрасли, поскольку именно верное определение клиента позволяет выдавать максимально выгодные кредиты. В исследование вошли самые известные алгоритмы машинного обучения, которые возвращают вероятность - Gradient Boosting, Random Forest, KNeighbors, Logistic Regression. Критериями для оценки полученных моделей будут являться коэффициент Gini, стабильность скор балла во времени и схождение прогнозных значений с фактическими.

Текст работы (работа добавлена 16 мая 2018 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ