Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Роскошенко, В. В.$<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Роскошенко, В. В. (аспирант ; магистр).
Биннинг переменных: компромисс между эффективностью модели и регулированием [Текст] / Роскошенко В. В. // Финансы и кредит. - 2019. - Т. 25, вып. 9. - С. 2040-2053. - Библиогр.: с. 2053 (18 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
TreeR -- биннинг переменных -- дискретизация непрерывной переменной -- кредитный скоринг -- предобработка данных
Аннотация: В статье показано, что среди алгоритмов, соответствующих требованиям Базель II (минимум 5% наблюдений в бакете, пропущенные значения переменной в отдельном бакете, наличие обоих типов наблюдений в бакете), а также устоявшихся в практике критериев (репрезентативность разбиения, монотонность целевой переменной по бакетам), оптимальным оказался предложенный автором алгоритм (TreeR). В его основе - разбиение непрерывной переменной в результате работы алгоритма построения деревьев решений для бинарной зависимой переменной.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Роскошенко, В. В. (аспирант).
Преодоление несбалансированности классов при моделировании дефолта кредитного требования [Текст] / В. В. Роскошенко // Финансы и кредит. - 2019. - Т. 25, вып. 11. - С. 2534-2561. - Библиогр.: с. 2561 (45 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
Edited Nearest Neighbours -- Random Over Sampler -- бинарная классификация -- кредитный скоринг -- логистическая регрессия -- моделирование дефолта -- несбалансированность классов -- случайная избыточная выборка -- статистическое моделирование
Аннотация: Показано, что подход EditedNearestNeighbours, будучи довольно сложным с вычислительной точки зрения, оказался оптимальным. В его основе - удаление представителей доминирующего класса, плохо удовлетворяющих своему окружению, которое определяется посредством кластеризации. Среди сочетаний подходов предварительной обработки данных и стэкинга оптимальным оказался вариант с RandomOverSampler. Последний предполагает увеличение доли миноритарного класса случайным образом и является одним из наиболее простых.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Павлова, Е. В. (кандидат экономических наук).
Сегментация клиентов розничного банка при моделировании дефолта кредитного требования [Текст] / Е. В. Павлова, В. В. Роскошенко // Финансы и кредит. - 2020. - Т. 26, вып. 11. - С. 2594-2616. - Библиогр.: с. 2616 (21 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика, 2017-2018 гг.
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
ROC-кривые -- TreeR метод -- величина выданной ссуды -- кредитный продукт -- кредитный скоринг -- кредиты физических лиц -- логистическая регрессия -- метод TreeR -- метрика эффективности классификатора -- моделирование дефолта -- показатели для оценки характеристик классификатора -- розничный банк -- сегментация клиентов -- страны ЕАЭС -- эвристическая сегментация
Аннотация: Сопоставление 33 эвристических методов сегментации клиентов розничного банка показало, что по величине метрики эффективности классификатора (AUROC) оптимальным оказался вариант сегментации по величине выданной ссуды, предложенный авторами. Метод заключается в дискретизации переменной "выданная величина ссуды" методом TreeR. Стоит отметить, что данное разбиение производилось отдельно в рамках каждого кредитного продукта, чтобы было выполнено регуляторное требование о сегментации портфелей ссуд. Для проведения исследования использованы данные по кредитам физическим лицам за 2017 г. из портфеля банка топ-15 по состоянию на 1 октября 2018 г. одной из стран ЕАЭС.

Доп.точки доступа:
Роскошенко, В. В. (аспирант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)