Utvidet returrett til 31. januar 2025

Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms

av Kovilan
Om Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms

¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿, ¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. Technical Features and Mathematical Foundations of Credit Scoring Models Credit scoring models are the foundation of modern financial services. They help lenders assess a person's ability to repay a loan and make lending decisions. These models are built on mathematical analysis, and they play a critical role in financial markets. Technical Features Credit scoring models typically use a variety of data points to assess a borrower's creditworthiness. These data points can include: Demographics: Age, gender, marital status, education level, employment status, etc. Financial history: Credit history, debt-to-income ratio, payment history, etc. Behavioral characteristics: Risk tolerance, willingness to pay, etc. The models then use these data points to calculate a credit score. This score is a numerical representation of the borrower's creditworthiness. A higher credit score indicates a lower risk of default.

Vis mer
  • Språk:
  • Tamil
  • ISBN:
  • 9789360142049
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 72
  • Utgitt:
  • 7. desember 2023
  • Dimensjoner:
  • 152x4x229 mm.
  • Vekt:
  • 120 g.
  • BLACK NOVEMBER
  Gratis frakt
Leveringstid: 2-4 uker
Forventet levering: 18. desember 2024

Beskrivelse av Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms

¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿
¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿, ¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿.
Technical Features and Mathematical Foundations of Credit Scoring Models

Credit scoring models are the foundation of modern financial services. They help lenders assess a person's ability to repay a loan and make lending decisions. These models are built on mathematical analysis, and they play a critical role in financial markets.

Technical Features

Credit scoring models typically use a variety of data points to assess a borrower's creditworthiness. These data points can include:

Demographics: Age, gender, marital status, education level, employment status, etc.
Financial history: Credit history, debt-to-income ratio, payment history, etc.
Behavioral characteristics: Risk tolerance, willingness to pay, etc.
The models then use these data points to calculate a credit score. This score is a numerical representation of the borrower's creditworthiness. A higher credit score indicates a lower risk of default.

Brukervurderinger av Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms



Finn lignende bøker
Boken Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms finnes i følgende kategorier:

Gjør som tusenvis av andre bokelskere

Abonner på vårt nyhetsbrev og få rabatter og inspirasjon til din neste leseopplevelse.