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 сайта для онлайн заказа и доставки еды6 480 ₽
Разработка информационной системы учета кредитования физических лиц8 208 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа8 208 ₽
Разработка интернет-магазина строительных материалов, диплом разработка интернет-магазина5 760 ₽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 |
Заказывал ВКР по прикладной информатике в МИСИС с выполнением за 3 недели. Работа включала разработку модуля обработки данных на Python и анализ эффективности нейросетей для прогнозирования. Соответствует требованиям кафедры, замечаний по структуре и коду было минимально. Защита прошла без правок, оценка «хорошо». Сервис оправдал ожидания по срокам и качеству.
ВКР по лингвистике для Синергии выполнен за 3 недели. Исследование особенностей перевода мемов с английского в русскоязычном сегменте соцсетей. Соответствует требованиям дистанционного формата: есть примеры скриншотов, анализ языковых адаптаций. Не было замечаний по терминологии, но потребовалась правка списка источников. Защита прошла успешно, оценка «хорошо». Рекомендую при заказе с запасом времени.
Заказал ВКР на тему «Автоматизация процессов ИТ-поддержки на предприятии». Работа выполнена за 3 недели без спешки. Тема раскрыта по методичке: анализ текущих слабых мест, предложения по улучшению, расчеты эффективности. Было небольшое замечание по оформлению таблиц, но поправили за пару дней. Защита прошла спокойно, оценка «хорошо». Для стандартного срока — результат стабильный и предсказуемый.
Решил заказать диплом на тему «Автоматизация обработки внутренних заявок сотрудников в организации». Сомневался в сроках — всего 10 дней до дедлайна. Первый черновик содержал неточности в структуре, но автор быстро внес корректировки после моих комментариев. Добавили детали по адаптации системы под разные отделы. На защите комиссия одобрила практическую часть, хотя попросила расширить рекомендации. «Хорошо» вместо «удовл.» — за такие сроки я доволен!
Заказал диплом по бизнес-информатике в МЭИ за 4 дня до дедлайна — почти не верил, что успеют. Были опасения по расчетам оптимизации ИТ-инфраструктуры и чертежам архитектуры систем в Visio. В итоге автор внес правки за сутки (пришлось доплатить), но замечания комиссии по формуле ROI устранили. Спасли перед защитой, хотя изначально сомневался в сервисе.
