ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В КРЕДИТНОМ СКОРИНГЕ РОЗНИЧНЫХ ЗАЁМЩИКОВ: ОПЫТ АКБ «КАПИТАЛБАНК» (РЕСПУБЛИКА УЗБЕКИСТАН)

Камола Жанайдарова

GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT, 2026, vol. 4, issue 6

Abstract: Проведен сравнительный анализ методов машинного обучения, применяемыхв системе оценки кредитоспособности физических лиц, на примере АКБ «Капиталбанк». В рамкахисследования протестированы четыре модели: логистическая регрессия, случайный лес, градиентныйбустинг (XGBoost) и нейронная сеть. Обучение моделей осуществлялось на основе данных кредитногопортфеля банка за 2021–2024 гг. Установлено, что ключевыми предикторами дефолта являются долговаянагрузка (DTI), история просроченных платежей и стабильность доходов заемщика. Предложенатрехэтапная модель внедрения ИИ-скоринга, обеспечивающая соответствие требованиям Центральногобанка Республики Узбекистан и международным регуляторным стандартам.

Keywords: кредитный скоринг; машинное обучение; XGBoost; SHAP-анализ; кредитоспособность физических лиц; банковский сектор; долговая нагрузка (DTI); управление кредитным риском. (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://yashil-iqtisodiyot-taraqqiyot.uz/journal/i ... D/article/view/11119 Abstract page (text/html)
https://yashil-iqtisodiyot-taraqqiyot.uz/journal/i ... /download/11119/9264 Full text (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:teu:ged000:v:4:y:2026:i:6:id:11119

DOI: 10.5281/zenodo.20749586

Access Statistics for this article

More articles in GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT from "Ma'rifat-Print-Media" LLC, Tashkent State University of Economics
Bibliographic data for series maintained by Xayrulla ().