Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
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...
URL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite
http://www.cek.ef.uni-lj.si/magister/bider3579-B.pdf
Galerija slik
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:
1520
Število prenosov:
126
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
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