Pärna, Kalev, juhendajaPolding, IndrekTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond2018-06-282018-06-282018http://hdl.handle.net/10062/61035Finantsettevõtete 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.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniakrediidirisklogistiline regressioonüldistatud lineaarsed mudelidcredit risklogistic regressiongeneralized linear modelskrediidirisküldistatud lineaarsed mudelidinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis