Krediidiriski hindamine valdavalt kategoriaalsete andmete põhjal
Kuupäev
2022
Autorid
Ajakirja pealkiri
Ajakirja ISSN
Köite pealkiri
Kirjastaja
Abstrakt
Käesoleva magistritöö eesmärgiks on välja selgitada otstarbekad meetodid krediidiriski hindamiseks, kui argumenttunnused on valdavalt kategoriaalsed. Töös võrreldakse nelja erinevat prognoosimudelit – logistilist regressiooni, LASSO regressiooni, klassifitseerimispuud ning gradient boosting algoritmi. Töös kasutatav andmestik sisaldab infot väikelaenu saanud isikute kohta ning uuritavaks tunnuseks on laenu staatus, mis kirjeldab, kas laen on krediidiasutusele tagastatud või mitte.
Kirjeldus
Märksõnad
gradient boosting, klassifitseerimispuu, LASSO regressioon, logistiline regressioon, kategoriaalsed tunnused, categorical variables, logistic regression, LASSO regression, classification tree