TIJORAT BANKLARIDA KREDIT TO‘LOV QOBILIYATINI LOGISTIK REGRESSIYA MODELI ASOSIDA BAHOLASH: TAHLIL VA MATEMATIK MODELLASHTIRISH
Keywords:
Kalit so’zlar: tijorat banki, kredit riski, to‘lov qobiliyati, logistik regressiya, statistik model, Ключевые слова: коммерческий банк, кредитный риск, платёжеспособность, логистическая регрессия, статистическая модель, Key words: commercial bank, credit risk, creditworthiness, logistic regression, statistical modelAbstract
Annotatsiya: Mazkur tezisda tijorat banklarida kredit riskini baholash masalasi logistik regressiya modeli asosida ko‘rib chiqilgan. Kredit oluvchining to‘lov qobiliyatini oldindan aniqlashga yordam beruvchi statistik model ishlab chiqildi. Modelda yosh, daromad, ish staji, kredit miqdori kabi omillar hisobga olingan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, logistik regressiya kredit riskini baholashda yuqori aniqlikni ta’minlashi aniqlangan. Ushbu yondashuv banklarda kredit siyosatini takomillashtirishda qo‘llanishi mumkin.
Аннотация: В данной тезисной работе рассматривается оценка кредитного риска в коммерческих банках на основе модели логистической регрессии. Разработана статистическая модель для прогнозирования платёжеспособности заёмщика с учётом таких факторов, как возраст, доход, стаж работы и сумма кредита. Результаты исследования показали, что логистическая регрессия обеспечивает высокую точность при оценке кредитного риска. Такой подход может быть эффективно использован для совершенствования кредитной политики банков.
Abstract: This thesis explores the assessment of credit risk in commercial banks using a logistic regression model. A statistical model was developed to predict the borrower's ability to repay loans based on key factors such as age, income, work experience, and loan amount. The results show that logistic regression provides high accuracy in credit risk evaluation. This approach can be effectively used to improve credit decision-making in commercial banks.
