Show simple item record

dc.contributor.authorДичев, Антонио
dc.date.accessioned2024-03-05T14:54:38Z
dc.date.accessioned2024-03-05T14:54:40Z
dc.date.available2024-03-05T14:54:38Z
dc.date.available2024-03-05T14:54:40Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.issn0323-9004
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10610/4966
dc.description.abstractИзследването прави опит да подчертае значението и добавената стойност на някои алгоритми за машинно самообучение при оценяването на вероятността от неплатежоспособност. Резултатите от изследването акцентират върху допълнителната дискриминационна способност, но са налице съществени и множество други аспекти от прилагането на машинното самообучение за оценка на кредитния риск. Тези аспекти могат да бъдат обособени като конкретни възможности и предизвикателства. По отношение на дискриминационната способност при използваната извадка резултатите свидетелстват за превъзходството на машинното самообучение спрямо традиционно установените и познати модели. За отделните бизнес организация с експозиция към кредитния риск това би могло да допринесе до по-малко кредитни загуби при по-голям обем от бизнес операции.bg_BG
dc.publisherTsenov Publishing HouseEN_en
dc.relation.ispartofseries4;2
dc.subjectвероятност от неплатежоспособностbg_BG
dc.subjectмашинно самообучениеbg_BG
dc.subjectриск оценкаbg_BG
dc.subjectкредитен рискbg_BG
dc.titleДискриминационна способност при оценката за вероятност от неплатежоспособност посредством някои алгоритми за машинно самообучениеbg_BG
dc.typeArticlebg_BG


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record