Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms
- Indbinding:
- Paperback
- Sideantal:
- 72
- Udgivet:
- 7. december 2023
- Størrelse:
- 152x4x229 mm.
- Vægt:
- 120 g.
- 2-3 uger.
- 13. december 2024
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Beskrivelse af Cracking the Code Understanding and Overcoming Bias in Credit Scoring Algorithms
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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.
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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.
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