Інформаційні системи та мережі. – 2013. – №770

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/23886

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

Статті, вміщені у Віснику, підготовлено за результатами закінчених науково-дослідних робіт з теоретичних основ інформатики, систем баз даних та знань, інформаційного моделювання, розподілених інформаційних систем та мереж, управління проектами та програмами, комп’ютерної і математичної лінгвістики. Для науковців, інженерно-технічних працівників, аспірантів, студентів вищих навчальних закладів.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : Видавництво Львівської політехніки", 2013. – № 770 : Інформаційні системи та мережі / відповідальний редактор В. В. Пасічник. – 196 с. : іл.

Browse

Filters

20131

Settings

Author: search.filters.author.Кожухівська, О. А.Subject: search.filters.subject.decision making

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Прогнозування ризиків кредитування фізичних осіб за математичними моделями
    (Видавництво Львівської політехніки, 2013) Кожухівська, О. А.
    Розглянуто сучасні підходи до математичного моделювання процесу роздрібного кредитування. Також встановлена необхідність побудови спеціалізованих систем підтримки прийняття рішень на основі принципів системного аналізу під час кредитування фізичних осіб. Перевагами таких систем є можливість застосування ефективної попередньої обробки даних, використання декількох альтернативних методів оцінювання стану клієнтів та множини критеріїв якості на кожному етапі аналізу даних. In the Paper modern approaches to mathematical modeling of retail crediting process have been considered. The necessity to construct specialized decision support systems on the basis of system analysis principles in crediting potential clients was recognized. Advantages of such systems are possibilities to implement effective preliminary data processing, use several alternative methods to estimate clients’ status and set of quality criteria on each stage of data analysis.