Оценка кредитного риска с помощью дерева решений

В данной работе представлены результаты оценок кредитного риска с помощью метода дерева решений. При оценке была применена обучающая выборка, включающая следующие данные клиентов: возраст заёмщика в годах; уровень образования; количество лет с нынешним работодателем; количество лет по текущему адресу; доход заёмщика; соотношение долга к доходу; задолженность по кредитной карте и другие задолженности в тыс. В результате исследования была построена модель, способная оценивать кредитный риск.

Credit risk assessment using decision tree

In this paper are presented the results of credit risk of clients assessed by Decision Tree. The analysis was conducted using a training sample with the following characteristics: borrower's age, level of education, years with current employer, years at the current address, household income, debt-to-income ratio; credit card debt and other debts in thousands. A model Decision Tree, which could assess credit risk was built.