Автоматизированная информационная система оценки кредитоспособности заёмщика (JavaScript)




Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Разработка методики выбора средств защиты платёжных карт, ВКР защита информации 11 400 ₽
Информационная система обслуживания заявок сотрудников строительной компании, диплом по информатике в экономике8 900 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа8 208 ₽
Формализация бизнес-процессов компании в сфере ЖКХ (проектирование и разработка АИС для расчета стоимости коммунальных услуг и формирования квитанций на оплату), ВКР по информатике10 680 ₽Описание
Работа подготовлена и защищена в 2012 году.
Актуальность темы ВКР обуславливается необходимостью снижения временных на выполнение стандартных рутинных операций заполнения данных о заёмщике и расчётов параметров кредита.
Объектом исследования являются автоматизированные информационные системы, работающие с базами данных через Web-интерфейс.
Предметом исследования является приложение, позволяющее работать с базой данных заёмщиков.
Для достижения поставленных задач использовались следующие методы: анализ научной литературы, обобщение и систематизация полученной информации.
Практическая значимость работы определяется разработкой реального программного средства, служащего для автоматизации работы кредитного отдела.
Результат – полноценное Web-приложение, в котором имеются следующие возможности: добавление данных о заёмщике, расчёт параметров кредита, расчёт параметров кредитоспособности заёмщика.
Основная цель изучения кредитоспособности - определить способность и готовность заемщика вернуть запрашиваемую сумму в соответствии с условиями договора о выдаче ссуды. Банк должен в каждом случае определить степень риска, что он готов взять на себя, и размер кредита, который может быть предоставлен в данных обстоятельствах[2].
Сложность оценки кредитоспособности заемщиков обусловила применение разнообразных подходов к такой задаче, в зависимости от особенностей заемщиков.
Для эффективной оценки кредитных рисков важно правильно подобрать метод оценки кредитоспособности заемщика и кредитного портфеля банка.
В мировой практике существует два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом[1]:
- субъективный вывод экспертов или кредитных инспекторов;
- автоматизированные системы скоринга.
Данная выпускная квалификационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографии и одного приложения.
Характеристики
Файлы схем | да |
Презентация | да |
Раздаточный материал | да |
Год | 2012 и ранее |
Доклад | да |
Программа с исходниками | да, php |

Спасибо за помощь! Заказывала диплом по цифровой экономике (Синергия) в самый разгар сессии. Менеджер помог сформулировать ТЗ, хотя я сама толком не знала, чего хочу. В итоге работа по внедрению ERP-системы на малом предприятии получилась структурированной и полезной. Защитила на «отлично». Очень благодарна за терпение и профессионализм!

Синергия, психология. Тема про тревожность у студентов-дистанционщиков. Очень переживала, так как тема деликатная. Но автор подошел профессионально: корректные методики, этичные выводы, хорошая стилистика. Уникальность изначально была 87%. Прислали раньше срока. На защите работу привели как пример хорошей структуры. Я рада!

Диплом по прикладной информатике для МТИ на тему анализа данных соцсетей. Сделали все качественно: парсинг, кластеризация, визуализация в Tableau. Особо хочу отметить доклад для защиты — он был написан так, что я сам глубоко вник в тему. Защита прошла гладко, поставили «отлично». Сервис на высоте, особенно для технических специальностей.

Заказывал для МИРЭА (прикладная информатика) диплом по разработке чат-бота с NLP. Сначала попался автор, который слабо разбирался в лингвистических процессорах. После моей жалобы оперативно заменили на другого специалиста. Второй сделал блестяще, с примерами кода на Python. Не сразу, но проблема была решена. Защитил на «хорошо». Вывод: если что-то не так — сразу заявляйте, реагируют адекватно.

Юриспруденция в Синергии, тема про защиту персональных данных в мессенджерах. Работа объемная, с анализом законодательства РФ и ЕС. Минус — в списке литературы были устаревшие источники (2018-2019 гг.). Пришлось самой искать свежие статьи и просить добавить. Исправили, но с небольшим недовольством. В итоге работа сильная, защитилась на «5». Но проверяйте актуальность источников.





















































