ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Hybrid Data Mining Approach for Credit Risk Prediction and Analysis

العنوان بلغة أخرى: نهج استخراج البيانات الهجين للتنبؤ وتحليل مخاطر الائتمان
المؤلف الرئيسي: طوباسى، سارة أمجد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عدوان، عمر يوسف (مشرف), فارس، حسام عمر (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 106
رقم MD: 1047722
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الاردنية
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
LEADER 04075nam a22003497a 4500
001 1521025
041 |a eng 
100 |9 567443  |a طوباسى، سارة أمجد  |e مؤلف 
245 |a A Hybrid Data Mining Approach for Credit Risk Prediction and Analysis 
246 |a نهج استخراج البيانات الهجين للتنبؤ وتحليل مخاطر الائتمان 
260 |a عمان  |c 2015 
300 |a 1 - 106 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c الجامعة الاردنية  |f كلية الدراسات العليا  |g الاردن  |o 13224 
520 |a يعتبر تقييم مخاطر الائتمان من الركائز الأساسية في عمل المؤسسات المالية بشكل عام والبنوك بشكل خاص، ومع تزايد استخدام التجارة الإلكترونية وبطاقات الائتمان من قبل المستخدمي زاد الاهتمام من قبل المؤسسات المالية لتقييم مخاطر الائتمان التي من شأنها التقليل من المخاطر التي قد تواجههم. وتقوم المؤسسات المالية باستخدام منهجيات مختلفة لتقييم مخاطر الائتمان مثل النهج التقليدي الإحصائي، وأشجار القرار، ودعم الأجهزة والخوارزمية الجينية والشبكات العصبية. ومن أجل تطوير الأنظمة المستخدمة لتقييم مخاطر الائتمان وزيادة نسبة الدقة في تقييمها قمنا في هذه الرسالة بدراسة وتحليل 8 نماذج لتقييم مخاطر الائتمان وذلك من خلال تطبيقها على البيانات غير المتوازنة (بيانات الائتمان الألمانية والبيانات الائتمانية الأسترالية). في هذه الرسالة تم دمج 4 خوارزميات وهي شجرة القرار، الغابة العشوائية، شعاعي أساس الوظيفة ومتعدد الطبقات مع خوارزميات التصنيف وهي خوارزمية التمهيد التجميعي وتكيف تعزيز الجهود ومن خلال هذا الدمج تم اختبار وتحليل ال 8 نماذج لتقييم مخاطر الائتمان أظهرت النتائج في هذه الرسالة أن النموذج الأفضل لتقييم مخاطر الائتمان على البيانات الائتمانية الألمانية هو النموذج الذي تم فيه دمج خوارزمية الطبقات المتعددة مع التمهيد التجميعي وذلك لأنها حققت أعلى نتائج في المقاييس الثلاث وهي الدقة والخصوصية والحساسية بينما عند تطبيق النماذج 8 على البيانات الائتمانية الأسترالية كان النموذج الأفضل هو النموذج الذي جمع بين خوارزمية C4.5 وخوارزمية التمهيد التجميعي. 
653 |a استخراج البيانات  |a مخاطر الائتمان  |a المؤسسات المالية 
700 |a عدوان، عمر يوسف  |g Adwan, Omar Yousef  |e مشرف  |9 567446 
700 |a فارس، حسام عمر  |g Faris, Hossam Omar  |e مشرف  |9 567447 
856 |u 9802-001-008-13224-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-001-008-13224-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-001-008-13224-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-001-008-13224-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-001-008-13224-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-001-008-13224-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-001-008-13224-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-001-008-13224-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-001-008-13224-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-001-008-13224-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9802-001-008-13224-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1047722  |d 1047722