Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Scoring" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Identyfikacja potencjalnych nabywców polis ubezpieczeniowych w warunkach mocno niezbilansowanej próby uczącej
Identification of potential purchasers of the insurance policies under hard unbalanced training set
Autorzy:
Kubus, Mariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424839.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
marketing scoring
weighted k nearest neighbours method
feature selection
Opis:
Having given the data set with executed transactions and customer demographic features one can use marketing scoring to support sales campaign. The discrimination methods used in the scoring often face the problem of imbalance classes and irrelevant variables. In this paper, we analyze the insurance market, where the scoring is performed with a use of the weighted k nearest neighbors and multivariate filters. The feature selection significantly contributed to increasing the number of correctly identified potential purchasers of the insurance policy.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 89-99
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting the default risk of companies. Comparison of credit scoring models: LOGIT vs Support Vector Machines
Przewidywanie ryzyka kredytowego przedsiębiorstw niefinansowych. Porównanie modeli scoringowych: regresja logistyczna vs Support Vector Machine
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425217.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Basel III
Internal Rating Based System
credit scoring
Support Vector Machines
logistic regression
Opis:
The aim of the article is to compare models on a train and validation sample, which will be created using logistic regression and Support Vector Machine (SVM) and will be used to assess the credit risk of non-financial enterprises. When creating models, the variables will be subjected to the transformation of the Weight of Evidence (WoE), the number of potential predictions will be reduced based on the Information Value (IV) statistics. The quality of the models will be assessed according to the most popular criteria such as GINI statistics, Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Area Under Receiver Operating Characteristic (AUROC). Based on the results, it was found that there are significant differences between the logistic regression model of discriminatory character and the SVM for the model sample. In the case of a validation sample, logistic regression has the best prognostic capability. These analyses can be used to reduce the risk of negative effects on the financial sector.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 2; 54-73
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies