Статьи, Журналы
Системный анализ алгоритма оценки скорингового балла банковского клиента как информационный ресурс его доработки и повышения эффективности
Нарыжная, Н.Ю. Системный анализ алгоритма оценки скорингового балла банковского клиента как информационный ресурс его доработки и повышения эффективности / Н. Ю. Нарыжная, С. М. Силинская, Е. Г. Сафронов // Информационные ресурсы России. — 2020 — N1. — С.32-39. — Библиогр. в конце ст.
Источник
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Опарина, Н. Методика расчета скоринга в Coface / Н. Опарина // Банковское обозрение. — 2010 — N10. — 40-43.
- 2. Крашенинников, В.Р. Адаптация моделей прогнозирования кредитоспособности с учетом вновь поступающей информации о клиентах / В. Р. Крашенинников, В. Н. Клячкин, Ю. С. Шунина // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2017 — N6. — 663-672.
- 3. Глинкина, Е.В. Кредитный скоринг как инструмент эффективной оценки кредитоспособности / Е.В. Глинкина // Финансы и кредит. — 2011 — N16. — 43-47.
- 4. Гараган, С.А. Метод эмпирической скоринговой функции и его использование в кредитном процессе / С.А. Гараган // Банковское кредитование. — 2011 — N1. — 43-62.
- 5. Скоринг / [скоринговые модели для оценки заемщиков] // Банковское обозрение. — 2013 — N8. — 36-60.
- 6. Скоринговая оценка заемщика: как и зачем // Банковские технологии. — 2010 — N9. — 50-51.
- 7. Гобарева, Я.Л. Современные инновационные технологии в банковской сфере / Я. Л. Гобарева, О. Ю. Городецкая, И. А. Еременко // Банковские услуги. — 2018 — N6. — С.24-32.
- 8. Дяченко, О. Рост невозвратов требует доработки скоринга / О. Дяченко // Банковское обозрение. — Москва, 2006 — N5. — 72-76.
- 9. Серов, И. Как, используя Python, сократить время на разработку скоринговых моделей и улучшить их качество / И. Серов // Банковское кредитование. — 2019 — N1. — С.70-76.
- 10. Никитин, Е. Использование неструктурированных данных для улучшения качества моделей кредитного скоринга / Е. Никитин // Банковское кредитование. — 2019 — N3. — С.85-93.
Отзывы читателей
0