Pärna, Kalev, juhendajaKärmas, OskarTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond2016-07-072016-07-072016http://hdl.handle.net/10062/52403Üksnes laenusaajate andmestiku põhjal leitud krediidiskooringu süsteemi võimaliku kallutatuse vältimiseks peab süsteemi loomisel kaasama ka laenu mittesaajad. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on välja selgitada, millise kaasamismeetodi rakendamise tulemusena välja töötatud krediidiskooringu süsteem prognoosib laenutaotleja staatust kõige täpsemalt ning rakendada seda meetodit reaalsel andmestikul. Töös uuritakse nelja kaasamismeetodit. Krediidiskooringu süsteemi loomiseks kasutatakse logistilist regressioonanalüüsi. Töö tulemusena töötatakse välja aktsepteeritava kvaliteediga krediidiskooringu süsteem, mis on loodetavasti vähem kallutatud ja mida saab rakendada kõikidel laenutaotlejatel.etkrediidireitingregressioonanalüüsmudelidkaasamismeetodcredit ratingregression analysismodelsreject inference methodbakalaureusetöödThesis