Simplifying credit scoring rules using LVQ + PSO (Record no. 56859)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02047naa a2200241 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170452.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2017 xx o 000 0 eng d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M7753
-- 7973
-- DIF007083
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lanzarini, Laura Cristina
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Simplifying credit scoring rules using LVQ + PSO
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (134,1 kB)
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. One of the key elements in the banking industry rely on the appropriate selection of customers. In order to manage credit risk, banks dedicate special efforts in order to classify customers according to their risk. The usual decision making process consists in gathering personal and financial information about the borrower. Processing this information can be time consuming, and presents some difficulties due to the heterogeneous structure of data. We offer in this paper an alternative method that is able to classify customers’ profiles from numerical and nominal attributes. The key feature of our method, called LVQ+PSO, is the finding of a reduced set of classifying rules. This is possible, due to the combination of a competitive neural network with an optimization technique. These rules constitute a predictive model for credit risk approval. The reduced quantity of rules makes this method not only useful for credit officers aiming to make quick decisions about granting a credit, but also could act as borrower’s self selection. Our method was applied to an actual database of a credit consumer financial institution in Ecuador. We obtain very satisfactory results. Future research lines are exposed.
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL
Encabezamiento principal del original Kybernetes, 46(1), pp. 8-16.
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado riesgo de crédito
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Villa Monte, Augusto
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Bariviera, Aurelio F.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Jimbo Santana, Patricia
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://dx.doi.org/10.1108/K-06-2016-0158">http://dx.doi.org/10.1108/K-06-2016-0158</a>
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Capítulo de libro
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Colección Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
      No corresponde Biblioteca digital Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025   A0912 11/03/2025 http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1657 11/03/2025 Capítulo de libro