Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/306222
Заглавие документа: Survival analysis in credit scoring
Авторы: Naidovich, Oleg
Nedzved, Alexander
Ye, Shiping
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Дата публикации: 2023
Издатель: Minsk : BSU
Библиографическое описание источника: Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Universe: New Horisont : Proceedings of the 16 th International Conference, Belarus, Minsk, October 17–19, 2023 / Belarusian State University : eds. A. Nedzved, A. Belotserkovsky. – Minsk : BSU, 2023. – Pp. 158-161.
Аннотация: In the domain of credit risk assessment, innovative approaches have emerged to address the challenge of predicting loan default probabilities. This article explores Survival Analysis, a statistical method capable of predicting the timing of loan repayments and distinguishing between completed repayments and unpaid loans, treating them as censored events. By integrating Survival Analysis, financial institutions can enhance their ability to forecast repayment timelines, minimize losses from non-performing loans, optimize cash flow management, refine credit collection strategies. The primary goal of this article is to investigate the utility of survival models in estimating Probability of Default (PD) and developing credit scorecards
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/306222
ISBN: 978-985-881-522-6
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2023. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Intelliverse: Expanding Horizons

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
158-161.pdf272,06 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.