Bio-inspired intelligence for credit scoring
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Goletsis, Y.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
International journal of financial markets and derivatives
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
The application of quantitative techniques for the determination of credit worthiness, i.e., the credit scoring, is a major research field for bankers and academics as it can bring about significant savings to finance institutions whilst minimising their exposure to risk. In the current work, the applicability of recent developments in machine learning techniques is examined; specifically biologically inspired techniques mimicking natural ants, bird flocking and immune system cells are applied. Experimental results are presented on three real world credit scoring datasets. Comparative results with commonly used artificial intelligence and statistical classifiers verify the suitability of the newly examined methods.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
credit scoring, biologically inspired algorithms, ant colony optimisation, ACO, artificial immune systems, particle swarm optimisation, PSO, classification, neural networks, ANNs, support vector machines, SVM, decision trees, logit, QDA, credit worthine
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών. Τμήμα Οικονομικών Επιστημών