Использование инновационных методов анализа данных с целью снижения кредитного риска

Информация » Кредитная политика коммерческого банка » Использование инновационных методов анализа данных с целью снижения кредитного риска

Страница 2

использование приемлемой модели и ее совершенствование;

Именно с помощью такого подхода составлены анкеты - заявки на получение кредита. Экспертами в данной области были выявлены факторы, наиболее влияющие на результат. Эту информацию и заполняют в анкетах потенциальные заемщики. Помощь в проверке гипотез может оказать реализованный в Deductor факторный анализ. Данный инструмент выявляет значимость тех или иных факторов.

Итак, задача заключается в построении модели оценки (классификации) потенциальных заемщиков. Решение задачи также должно обладать большой достоверностью классификации, возможностью адаптации к любым условиям, простотой использования модели.

Пользуясь приведенной методикой, была предложена гипотеза о том, какие факторы влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем самым должно достигаться и отнесение потенциального заемщика к способным вернуть кредит или не способным.

"Дерево решений" (Приложение В) - один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

Сущность метода заключается в следующем:

На основе данных, за прошлые периоды строится "дерево". При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится "дерево", заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах.

При построении "дерева" все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения - это различные значения какого-либо входного фактора. Для определения поля, по которому будет происходить разбиение, используется показатель, называемый энтропия - мера неопределенности. Выбирается то поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к различным классам) находятся в одном узле. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу.

Полученную модель используют при определении класса (Давать / Не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

При существенном изменении текущей ситуации на рынке, "дерево" можно перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

Для демонстрации подобной технологии будет использоваться программа Tree Analyzer из пакета Deductor ver.3. В качестве исходных данных была взята выборка, состоящая из 1000 записей, где каждая запись - это описание характеристик заемщика плюс параметр, описывающий его поведение во время погашения ссуды. При обучении дерева использовались следующие факторы, определяющие заемщика: "N Паспорта"; "ФИО"; "Адрес"; "Размер ссуды"; "Срок ссуды"; "Цель ссуды"; "Среднемесячный доход"; "Среднемесячный расход"; "Основное направление расходов"; "Наличие недвижимости"; "Наличие автотранспорта"; "Наличие банковского счета"; "Наличие страховки"; "Название организации"; "Отраслевая принадлежность предприятия"; "Срок работы на данном предприятии"; "Направление деятельности заемщика"; "Срок работы на данном направлении"; "Пол"; "Семейное положение"; "Количество лет"; "Количество иждивенцев"; "Срок проживания в данной местности"; "Обеспеченность займа"; "Давать кредит". При этом поля: "N Паспорта", "ФИО", "Адрес", "Название организации" алгоритм уже до начала построения дерева решений определил как непригодные (рисунок 3.3) по причине практической уникальности каждого из значений.

Страницы: 1 2 3 4

Другие материалы:

Ценные бумаги и их виды
Ценная бумага — это не деньги и не материальный товар. Ее ценность состоит в тех правах, которые она дает своему владельцу. Последний обменивает свой товар или свои деньги на ценную бумагу только в том случае, если он уверен, что эта бума ...

Оценка российского рынка деривативов
Статистика развития российского рынка деривативов такова[29]: в 2005 году совокупный объем торгов на российских биржах составляет более 43 млн. контрактов. Он вырос по сравнению с предыдущим годом в 1,25 раза. Совокупный объем открытых по ...

Основные проблемы ипотечного кредитования
Мировой опыт развития стран свидетельствует о том, что практически все страны в разной мере подвергались кризисам, переживали экономические трудности. Во все времена самым эффективным механизмом для поднятия платежеспособного спроса насел ...