Krediidiriski hindamine valdavalt kategoriaalsete andmete põhjal
| dc.contributor.advisor | Pärna, Kalev, juhendaja | |
| dc.contributor.author | Pajumets, Annela | |
| dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond | et |
| dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut | et |
| dc.date.accessioned | 2022-06-15T07:36:39Z | |
| dc.date.available | 2022-06-15T07:36:39Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Käesoleva magistritöö eesmärgiks on välja selgitada otstarbekad meetodid krediidiriski hindamiseks, kui argumenttunnused on valdavalt kategoriaalsed. Töös võrreldakse nelja erinevat prognoosimudelit – logistilist regressiooni, LASSO regressiooni, klassifitseerimispuud ning gradient boosting algoritmi. Töös kasutatav andmestik sisaldab infot väikelaenu saanud isikute kohta ning uuritavaks tunnuseks on laenu staatus, mis kirjeldab, kas laen on krediidiasutusele tagastatud või mitte. | et |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10062/82592 | |
| dc.language.iso | est | et |
| dc.rights | openAccess | et |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | gradient boosting | en |
| dc.subject | klassifitseerimispuu | et |
| dc.subject | LASSO regressioon | et |
| dc.subject | logistiline regressioon | et |
| dc.subject | kategoriaalsed tunnused | et |
| dc.subject | categorical variables | en |
| dc.subject | logistic regression | en |
| dc.subject | LASSO regression | en |
| dc.subject | classification tree | en |
| dc.subject.other | krediidirisk | et |
| dc.subject.other | credit risk | en |
| dc.title | Krediidiriski hindamine valdavalt kategoriaalsete andmete põhjal | et |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | et |