Детальная информация

Название: Кредитование физических лиц на основании данных из социальных сетей: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.04.01_26 «Цифровая экономика и бизнес-аналитика»
Авторы: Ефимов Евгений Александрович
Научный руководитель: Королёва Екатерина Васильевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: кредитоспособность; кредитование физических лиц; логистическая регрессия; социальные сети; credit; lending to individuals; logistic regression; social networks
ББК: 65.262.2
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: Другой
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 38.04.01
Группа специальностей ФГОС: 380000 - Экономика и управление
Права доступа: Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 13.06.2017 г. № 91
Ключ записи: ru\spstu\vkr\17008

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Кредитование физических лиц на основании данных из социальных сетей». Объектом исследования является банковский сектор Российской Федерации. Целью магистерской диссертации является разработка методики оценки кредитования физических лиц с использованием современных подходов к обработке и анализу Big data. В первом разделе работы приведен обзор нормативно правовых актов, регулирующих банковскую деятельность, представлены существующие методики оценки кредитоспособности физических лиц, выделены их недостатки и пути совершенствования, представлен обзор текущей ситуации в российском банковском секторе. Второй раздел посвящён сбору и анализу исходных данных, построению логистической регрессии и интерпретации результатов. В третьем разделе приведена характеристика регионального банка, сформированы этапы реализации проекта по внедрению предложенной методики и проведена оценка эффективности данного проекта. Научной новизной исследования является разработка авторской методики оценки кредитоспособности физических лиц на основании данных из социальных сетей посредством построения логистической регрессии.

The topic of the graduate qualification work is “Crediting of individuals based on data from social networks”. The object of the study is the banking sector of the Russian Federation. The purpose of the master's thesis is to develop a methodology for assessing lending to individuals using modern approaches to the processing and analysis of Big data. The first section of the work provides an overview of the legal acts regulating banking activity, presents the existing methods for assessing the creditworthiness of individuals, highlights their shortcomings and ways to improve, and provides an overview of the current situation in the Russian banking sector. The second section is devoted to the collection and analysis of initial data, the construction of a logistic regression and the interpretation of the results.In the third section, the characteristics of the regional bank are given, the stages of the project implementation for the implementation of the proposed methodology are formed, and the effectiveness of this project is evaluated. The scientific novelty of the study is the development of an author's methodology for assessing the creditworthiness of individuals based on data from social networks by constructing a logistic regression.