Aizņēmēja maksātspējas izvērtēšana izmantojot skoringa modeļus

Abstract

Bakalaura darbā izklāstīts skoringa modeļu pielietojums aizņēmēja maksātspējas izvērtēšanai. Tiek aprakstīta datu atlases un sagatavošanas kārtība, loģistiskās regresijas un neironu tīklu pielietojums modeļu izveidē un to kvalitātes novērtēšana. Pirmajā daļā apskatīta liecības svaru aprēķina izmantošana, kā viena no datu transformācijas metodikām un mainīgo atlase, izmantojot informatīvās vērtības aprēķinus. Otrajā un trešajā daļā pieejams loģistiskās regresijas un neironu tīklu teorētiskais skaidrojums. Ceturtajā daļā aprakstīta modeļu izveides gaita, un veikta iegūto rezultātu salīdzināšana un kvalitātes novērtēšana.

The Bachelor thesis describes the assessment of borrower’s solvency using scoring models. It outlines data selection and preparation procedures, logistic regression and neural network application in model design as well as evaluation of model quality. The first part deals with the use of weight of evidence calculation as one of the methods of data transformation and the selection of variables based on their information value. The second and third sections provide a theoretical explanation of logistic regression and neural networks. Part four describes the development of models, and compares the results achieved and evaluates the quality.