@misc{Pełka_Marcin_Podejście_2018, author={Pełka, Marcin}, identifier={DOI: 10.15611/pn.2018.507.20}, year={2018}, rights={Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy}, publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu}, description={Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2018, Nr 507, s. 200-207}, language={pol}, abstract={Ustawa prawo bankowe definiuje zdolność kredytową jako zdolność do spłaty zaciągniętego kredytu wraz z odsetkami w terminach określonych w umowie. Analiza i ocena zdolności kredytowej jest kluczowym zagadnieniem z punktu widzenia banku. W ocenie zdolności kredytowej istotne miejsce zajmują szeroko rozumiane metody analizy danych – w tym podejście wielomodelowe. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie zastosowania podejścia wielomodelowego danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych (na przykładzie dwóch zbiorów danych rzeczywistych) oraz porównanie wyników otrzymanych z zastosowaniem podejścia wielomodelowego z pojedynczym modelem oraz znaną przynależnością obiektów do klas. Otrzymane wyniki wskazują, że podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych może być użytecznym narzędziem w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych i pozwala otrzymać z reguły lepsze wyniki niż model pojedynczy}, title={Podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych}, type={artykuł}, keywords={zdolność kredytowa, analiza danych symbolicznych, podejście wielomodelowe, credit scoring, symbolic data analysis, ensemble approach}, }