Прогнозирование вероятности невозврата кредита по данным из бюро кредитных историй с помощью современных методов машинного обучения

ФИО студента: Кудрявцева Полина Сергеевна

Программа: Бизнес-информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2019

В данной работе речь будет идти о сравнении качества различных моделей для предсказания вероятности невозврата кредита. Главное новшество работы заключается в выборе типа предиктивной модели. Основной упор будет сделан на построение сверточной нейронной сети – алгоритма, обычно используемого для анализа изображений и текстов. Также данное исследование включает в себя обзор наиболее популярных решений для предсказания вероятности дефолта и описание принципа работы скоринга. Данные для построения моделей взяты с конкурса, организованного на сайте kaggle.com. Результаты работы будут полезны в банковской сфере и могут быть использованы различными компаниями для совершенствования алгоритмов предсказания вероятности невозврата кредита.

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