Assessing Credit Default Risk Using Logistic Regression. A Transparent Approach to Scoring with the UCI Dataset and SPSS

Idioma: inglés

Editorial: GRIN Verlag, GRIN Verlag Sep 2025, 2025

338915759X / 9783389157596

  • Tapa blanda
  • Nuevo
Ver todos los detalles

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 23 de enero de 2017

Tapa blanda

Condición: Nuevo

EUR 19,95

Envío por EUR 60,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 1 disponible

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Scientific Study from the year 2025 in the subject Economics - Finance, grade: 10.00, Mohammed V University at Agdal, course: Econométrie, language: English, abstract: Credit risk management is central to the stability and profitability of financial institutions. This study applies binary logistic regression to a real-world dataset of credit card clients to identify predictors of loan default. Using SPSS for statistical modeling, we evaluated the contribution of demographic and financial variables including credit limit, past bill amounts, and repayment history. The model achieved an overall classification accuracy of 81.2%, with strong predictive power for recent payment behavior.The most important things were the ones that made payments late in the last three months (PAY_0, PAY_2, PAY_3). The model calibration isn't perfect, but the results do give useful information on how to find borrowers who are likely to default. Logistic regression is a useful tool for risk analysts because it is easy to understand and see through. This is especially true in regulated environments where it is important for models to be clear. These results support the use of data-driven credit scoring models in decision-making processes.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 28 pp. Englisch. …

N° de ref. del artículo 9783389157596

Título
Assessing Credit Default Risk Using Logistic Regression. A Transparent Approach to Scoring with the UCI Dataset and SPSS
Autor
Nabil Nakbi
Editorial
GRIN Verlag, GRIN Verlag Sep 2025
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
338915759X
ISBN 13
9783389157596
Peso del artículo
56 gramos
Dimensiones
210x148x3 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 23 de enero de 2017

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 60 a 60 días hábilesDe 60 a 60 días hábiles
Primer artículoEUR 60,00EUR 75,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • PayPal

Descripción de la tienda

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Especialidad

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Información empresarial del vendedor

buchversandmimpf2000

Alemania

Impressum

Gesetzliche Anbieterkennung:

Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871

Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.