Krediidiriski hindamine logistilise regressiooni mudeli abil

dc.contributor.advisorPärna, Kalev, juhendaja
dc.contributor.authorPolding, Indrek
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2018-06-28T07:36:26Z
dc.date.available2018-06-28T07:36:26Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractFinantsettevõtete üheks suureks tegevusvaldkonnaks on laenude väljastamine. Selles protsessis on vaja hinnata laenutaotleja krediidiriski, et kindlaks määrata, kui suur on tõenäosus, et laenutaotleja tulevikus oma laenu korralikult tagasi maksaks. Prognoosi tulemusena klassifitseeritakse laenutaotlejad kahte gruppi: head ja halvad kliendid. Kuna uuritav tunnus on binaarne, siis üheks enam kasutatavaks meetodiks on logistiline regressioon. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade krediidiriskist ja tutvustatakse töös kasutatud metoodikat. Praktilises osas antakse ülevaade andmestikus olevates tunnustest ja luuakse mudel nii tasakaalustatud kui ka tasakaalustamata andmete põhjal ja interpreteeritakse parimat saadud mudelit.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/61035
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/*
dc.subjectkrediidirisket
dc.subjectlogistiline regressioonet
dc.subjectüldistatud lineaarsed mudelidet
dc.subjectcredit risken
dc.subjectlogistic regressionen
dc.subjectgeneralized linear modelsen
dc.subject.otherkrediidirisket
dc.subject.otherüldistatud lineaarsed mudelidet
dc.titleKrediidiriski hindamine logistilise regressiooni mudeli abilet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiset

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
polding_indrek_bsc_2018.pdf
Size:
544.99 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.7 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: