Simplifying credit scoring rules using LVQ + PSO (Record no. 56859)
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000 -CABECERA | |
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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 |
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 |
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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 |