Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | Badania ekonometryczne w teorii i praktyce | 181-191
Tytuł artykułu

Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych dla danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej

Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Drzewa klasyfikacyjne dla danych symbolicznych oparte na optymalnym podziale mogą być skutecznym narzędziem w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych. Wobydwu przypadkach empirycznych błąd predykcji nie był większy niż 30%. W przypadku danych o charakterze symbolicznym (dane BGŻ S.A.) drzewo klasyfikacyjne na optymalnym podziale pozwoliło odkryć czynniki decydujące o zaakceptowaniu lub odrzuceniu wniosku kredytowego oraz prawidłowo zaklasyfikować 17 z 20 obserwacji w zbiorze testowym. (fragment tekstu)
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Bibliografia
  • Adomski G.(2005). Każdemu wedle potrzeb. "Bank", nr 4 (150), s. 4-22.
  • Analysis of Symbolic Data. Explanatory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data. (2000). Red. H.-H. Bock,E. Diday. Springer Verlag, Berlin.
  • Billard L., Diday E. (2006).Symbolic Data Analysis. Conceptual Statistics and Data Mining. Wiley, Chichester.
  • Bravo M.C. (2000). Strata Decision Tree Symbolic Data Analysis Software. W: Data analysis classification and related methods. Red. H.A.L. Kiers, J.P. Rasson, P.J.F. Groenen, M. Schader. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, s. 409-415.
  • Bravo M.C., Garcia-Santesmases J.M. (2000). Symbol Object Description of Strata by Segmentation Trees. "Computational Statistics. Physica", Vol. 15, s. 13-24.
  • Caire D., Barton S., Zubiria A., Alexiev Z., Dayer J., Bundred F., Brislin N. (2006). A handbook for Developing Credit Scoring Systems in a Microfinance Context. United States Agency for International Development, DAI Washington.
  • Symbolic data Analysis and the SODAS Software. (2008). Red. E. Diday, M. Noirhomme-Fraiture. Wiley, Chichester.
  • User Manual for SODAS 2 Software. (2004). Red. M. Noirhomme-Fraiture. Software Report, Analysis System of Symbolic Official Data, Project Number IST-2000-25161.
  • Olszewski D. (1992). Podstawy analizy finansowej przedsiębiorstwa. "Olimpus" Centrum Edukacji Rozwoju i Biznesu, Warszawa.
  • Szreder M. (2004). Metody i techniki sondażowych badań opinii. PWE, Warszawa.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171221051
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.