Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии

Artículos que citan Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии

Título / Autor	Año
Прогнозирование кредитоспособности клиентов на основе методов машинного обучения ЮС Шунина, ВА Алексеева, ВН Клячкин Финансы и кредит	2015
Математическое моделирование подбора персонала НГ Мурашкин Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 18	2017
Прогнозирование платежеспособности клиентов банка на основе методов машинного обучения и марковских цепей ЮС Шунина, ВН Клячкин Программные продукты и системы	2016
Проблемы кредитования субъектов малого и среднего предпринимательства в России ВА Шилов Азимут научных исследований: экономика и управление 6 (1 (18))	2017
Обновление моделей прогнозирования кредитоспособности клиентов ВР Крашенинников, ЮС Шунина, ВН Клячкин Финансовая аналитика: проблемы и решения	2016
Сравнение методов калибровки скоринговой модели при прогнозировании логистической регрессией МА Широбокова, АВ Лётчиков Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право» 27 (2)	2017
Экономико-математическое моделирование кредитоспособности заемщиков: коллекторский скоринг ЕС Фомина, ВШ Трофимова Приложение математики в экономических и технических исследованиях, 106-109	2015
Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге СВ Сорокин, АС Сорокин Прикладная информатика	2015
Влияние способа формирования обучающей и тестовой выборок на качество классификации ЮС Шунина Вестник Ульяновского государственного технического университета	2015
Проблема нестационарности временных рядов при построении эконометрических моделей на данных финансового рынка АР Мусин Научные исследования и разработки молодых ученых, 158-165	2016
Прогнозирование развития пневмонии у детей при вспышке респираторного микоплазмоза СП Кокорева, ОА Разуваев Казанский медицинский журнал 98 (6)	2017
Оценка кредитоспособности субъектов малого предпринимательства ИВ Ариничев, НЮ Сайбель Финансы и кредит 23 (31 (751))	2017
Применение скорингового подхода к оценке риска вовлеченности клиентов банков в схемы по отмыванию денег АА Долгополов Фундаментальные исследования 3 (9)	2016
НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ КОЛЛЕКТОРСКОГО СКОРИНГА АВ Писарев, ДВ Катасёва, АС Катасёв, АП Кирпичников Вестник Казанского технологического университета 20 (24), 107-110	2017
Тенденции развития мировой финансовой системы ВВ Белухин, АА Харченко Редакционная коллегия: Кулаков Петр Алексеевич–главный редактор, к. т. н., 209	2017
Система оцінки ефективності фінансових витрат у виробництві з використанням системного підходу МО Козлова Київ	2018
Проблема адекватности скоринговой модели при внешних шоках ВИ Митрофанов Наука и практика, 77-80	2017
Метод увеличения эффективности автоматизированных торговых систем на основе агрегации прогнозных моделей финансового рынка АР Мусин Экономика и предпринимательство, 936-939	2018
О ВОЗМОЖНОСТЯХ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛИ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ АИ Власенко, ТЭ Шульга Проблемы управления в социально-экономических и технических системах, 117-119	2015
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КЛИЕНТА НГ Силкина, СА Головакин Ответственный редактор, 14	2017

1 - 20

Las fechas y los recuentos de citas son estimados y se determinan de forma automática mediante un programa informático.