Empirical credit risk modelling : a comparison of traditional statistical and machine learning classification methods for corporate credit scoring

Bider, Domen

Empirical credit risk modelling : a comparison of traditional statistical and machine learning classification methods for corporate credit scoring
ID Bider, Domen (Avtor), ID Berk Skok, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

URL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.cek.ef.uni-lj.si/magister/bider3579-B.pdf Povezava se odpre v novem oknu

Jezik:	Angleški jezik
Ključne besede:	banking, crediting, risk, risk management, models, measurements, research, analysis
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	EF - Ekonomska fakulteta
Kraj izida:	Ljubljana
Založnik:	[D. Bider]
Leto izida:	2019
Št. strani:	VI, 88, 33 str.
PID:	20.500.12556/RUL-113593
UDK:	336.71
COBISS.SI-ID:	25328358
Datum objave v RUL:	06.02.2020
Število ogledov:	1679
Število prenosov:	134
Metapodatki:
:	Kopiraj citat
Objavi na:

Sekundarni jezik

Jezik:	Slovenski jezik
Naslov:	Empirični modeli kreditnega tveganja: primerjava tradicionalnih statističnih metod ter pristopov strojnega učenja na primeru poslovnih strank podjetja
Ključne besede:	bančništvo, kreditiranje, tveganje, obvladovanje tveganj, modeli, meritve, raziskave, analiza

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj