fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การศึกษาและพัฒนาต้นแบบ (Prototype) ของระบบการทำนายสถานะการผิดนัดชำระหนี้ของผู้กู้ใน P2P Lending ด้วยวิะีการทำเหมืองข้อมูล : งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาและพัฒนาต้นแบบ (Prototype) ของระบบการทำนายสถานะการผิดนัดชำระหนี้ของผู้กู้ใน P2P Lending ด้วยวิธีการทำเหมืองข้อมูล ในแต่ละกลุ่มความเสี่ยง คือ กลุ่มความเสี่ยงต่ำและสูง โดยมีวัตถุประสงค์ดังนี้ 1) เพื่อศึกษาตัวแปรที่ใช้ทำนายแนวโน้มการผิดนัดชำระหนี้ของผู้กู้ 2) เพื่อสร้างแบบจำลองพยากรณ์แนวโน้มการผิดนัดชำระหนี้ จากเทคนิค classification ต่างๆ ได้แก่ Logistic Regression, Decision Tree (ID3), Decision Tree (C4.5) และ Naïve Bayes รวมถึงคัดเลือกตัวแปร ได้แก่ Pearson’s Correlation, Recursive Feature Elimination (RFE) และ Factor Analysis 3) เพื่อพัฒนาต้นแบบ (Prototype) ของระบบการทำนายสถานะผิดนัดชำระหนี้ ผลการวิจัยพบว่าปัจจัยที่ส่งผล ได้แก่ 1) ด้านผู้กู้และสินเชื่อ 2) ด้านเศรษฐกิจมหภาค โดยแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสำหรับผู้กู้ทั้ง 2 กลุ่มคัดเลือกตัวแปรด้วย Factor Analysis และใช้ synthetic minority oversampling technique (SMOTE) ผ่านเทคนิค Decision Tree (C4.5) ซึ่งมีค่า Accuracy Score และ F-1 Score ที่ 0.8843 และ 0.9383 ตามลำดับ สำหรับกลุ่มความเสี่ยงต่ำ และค่า Accuracy Score และ F-1 Score อยู่ที่ 0.7778 และ 0.8621 ตามลำดับ สำหรับกลุ่มความเสี่ยงสูง อย่างไรก็ตาม แบบจำลอง 2 กลุ่มมีตัวแปรที่ถูกคัดเลือกต่างกัน อีกทั้งงยังได้นำข้อมูลอดีตจากผู้ประกอบการไทยมาทดสอบ พบว่าค่า Accuracy Score อยู่ในเกณฑ์ยอมรับได้ที่ 0.8541 และ 0.6956 ตามลำดับ แสดงว่าแบบจำลองสามารถใช้เป็นแนวทางให้ผู้ประกอบการไทยได้
ผู้แต่ง
สุพิตา วิพัฒน์กิจไพศาล
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MIT) 2019
เลขหน้า
102
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text