Оценка кредитоспособности физических лиц методом кредитного скоринга

Постоянное совершенствование систем кредитования населения в условиях роста конкуренции между банками по праву может считаться для банка важнейшим условием формирования его репутации и престижности в качестве универсального кредитного учреждения, а также является дополнительным источником дохода от реализации кредитных операций с физическими лицами.
Следовательно, анализ кредитоспособности заемщика и методы оценки кредитоспособности физических лиц, в частности кредитный скоринг, который будет рассмотрен в данной курсовой работе, является весьма актуальной темой на сегодняшний день.

Введение…………………………………………………………………………..3
Скоринг как метод оценки кредитного риска………………………………….4
1.1 Понятие «скоринг», его цели и задачи…………………………………….4
1.2 Обзор и сравнение методов и подходов к созданию скоринговой модели..5
1.2.1 Линейный дискриминантный анализ……………………………………5
1.2.2 Многофакторная логическая регрессия…………………………………6
1.2.3 Кластерный анализ………………………………………………………..6
1.2.4 Деревья решений………………………………………………………….7
1.3 Построение скоринговой инфраструктуры……………………………….7
2 Понятие «Data Mining» и анализ его методов и стадий……………………8
2.1 Понятие «Data Mining»…………………………………………………… 8
2.2 Анализ стадий и методов Data Mining……………………………………8
3 Характеристики набора данных кредитного скоринга и выбор метода построения его модели………………………………………………………..10
3.1 Характеристика набора данных………………………………………….10
3.2 Кластерный анализ набора данных……………………………………...11
4 Проведение анализа кредитного скоринга физических лиц в аналитической платформе Deductor 5.3………………………………………………………14
4.1 Импорт текстового файла………………………………………………...14
4.2 Кластеризация набора данных алгоритмом k-means……………………19
Заключение…………………………………………………………………….29
Список источников……………………………………………………………30