Применение модели бинарного выбора для скоринга в банковской деятельности. Банк қызметінің скорингі үшін бинарлық моделді қолдану.

Авторлар

  • A. Tleppaev Казахстанско-Немецкий университет
  • I. Bushmelev Казахстанско-Немецкий университет
        29 47

Кілттік сөздер:

скоринг, дефолт, логистическая регрессия, модель бинарного выбора, банк. скоринг, логистикалық регресс, бинарлық іріктеу моделі, банк.

Аннотация

Данная статья посвящена описанию модели бинарного выбора и обоснованию ее выбора для построения скоринговой модели в банках. Из множества моделей, которые способны определить влияние факто- ров на одну переменную, здесь рассматривалась именно логистическая регрессия. Именно она является традиционным статистическим инструментом для расчета коэффициентов скоринговой карты, а ROC-анализ обеспечивает управление рисками в зависимости от кредитной политики и стратегии организации. Логистическая регрессия предназначена для обширного спектра функций, в том числе анализа связи меж- ду определенным количеством независимых переменных и зависимой переменной. Данная логистическая регрессия является бинарной, что обозначает то, что зависимая переменная может принимать только два значения. Иными словами логистическая регрессия помогает оценить вероятность того, что некое событие наступит или не наступит для конкретного случая, в нашем варианте это возврат кредита или же дефолт. По данным результатам можно построить зависимость между поведением клиента и его платежеспособностью, и в последующем применять данную модель в банках при выдаче займа. Бұл мақала банктерде скоринг моделін ендіру үшін бинарлық іріктеу үлгісін сипаттауға және оны таңдау негіздемесіне арналған. Бұл жерде көптеген модельдердің ішінен бір ауыспалыға факторлардың әсеретуін анықтай алатын логистикалық регрессия қарастырылды. Ол скорингтік сызба коэффицентін есептейтін дәстүрлік статистикалық құралы болып саналады, ал ROC-талдау ұйымның кредиттік саясаты мен стратегиясына байланысты тәуекелдерді басқарумен қамтамасыз етеді. Логистикалық регрессия қызметтердің кең ауқымды түрлеріне арналған, сонын ішінде тәуелді және тәуелсіз ауыспалылардың белгілі бір көлемі арасындағы қатынастарды талдауы да бар. Осы логистикалық регрессия бинарлы болып табылады, бұл тәуелді ауыспалының тек қана екі мәнді қабылдай алатының білдіреді. Басқаша айтқанда логистикалық регрессия нақты оқиға үшін белгілі бір жағдайдың болу немесе болмау мүмкіндігін бағалауға көмектеседі. Нәтижесінде клиенттің мінез-құлқы мен төлеу қабілеті арасындағы байланысын құруға болады және сонымен қатар осы модельді банктерде заем берер кезінде қолдануға болады.

Библиографиялық сілтемелер

1 Цыплаков A.A. Некоторые эконометрические методы Метод максимального правдоподобия в экономике. – M: 2011. – 100 с.
2 Fawcett T. ROC Graphs: Notes and Practical Considerations for Researchers. Kluwer Academic Publishers: 2004. – 85 c.
3 Zweig M.H., Campbell G. ROC Plots: A Fundamental Evaluation Tool in Clinical Medicine // Clinical Chemistry. – 1993. – Vol. 39. – No. 4. – P. 22-27.
4 Davis J., Goadrich M. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. of 23 International Conference on Machine Learning. – Pittsburgh, PA, 2006. – P. 14-18.

Жүктелулер