Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка модели оценки платёжеспособности кредитного заемщика.

ФИО
Понедельникова Марина Сергеевна
Электронная почта
b37f67312l.b.g.ru@mail.ru
Номинация
Информационные технологии
Институт
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ)
Кафедра
Автоматизированных систем управления
ФИО научного руководителя
доц., к.т.н. Баранникова И.В.
Академическая группа
ИСУ-15-М
Наименование тезиса
Разработка модели оценки платёжеспособности кредитного заемщика.
Тезис

Российский банковский сектор развивается стремительными темпами. Высокая конкуренция заставляет банки применять эффективные методики оценки заемщиков.

Если заемщик не производит выплаты по долгу, то такой займ считается «плохим». Для более эффективной работы с «плохими» займами необходимо разработать такую последовательность действий, которая для каждого займа позволит спрогнозировать вероятность того, что заемщик будет производить выплаты по долгу. Для этого необходимо применение математических и статистических методов при оценке платежеспособности кредитного заемщика и способов воздействия на него. Это позволяет решить две основные задачи:

1) классификация заемщиков на «хороших» и «плохих»;

2) определение вероятности получения платежа для каждого должника.

Применяя данную методологию, финансовые учреждения и банки смогут улучшить процесс по работе с проблемными клиентами. Эффективность будет достигнута за счет следующих действий:

1) снижение расходов на мероприятия по взысканию;

2) определение оптимальной стратегии работы с «плохими» кредитами;

3) повышение скорости принятия решений.

Разработки модели оценки платежеспособности кредитного заемщика и прогнозирование выплат задолженности основывается на использовании метода очистки данных и обнаружения знаний Data Mining, статистики и прогнозирования. Данная аналитика позволяет оптимизировать процесс сегментации должников на группы по одному или нескольким критериям, прогнозировать вероятность возврата долга и определить последующие применяемые воздействия, направленные на взыскание долга.

Сравнение должников следует производить с помощью метода дерева решений, используя алгоритм CART.

Алгоритм CART строит бинарные деревья, имеющие двух потомков в каждом узле дерева. На каждом шаге построения дерева правило, формируемое в узле, делит заданную обучающую выборку на две части – часть, в которой выполняется правило (левый потомок) и часть, в которой правило не выполняется (правый потомок). Для выбора оптимального правила используется функция оценки качества разбиения.

Функция оценки качества разбиения основана на идее уменьшения неопределенности в узле. Для категориальных (номинальных, порядковых) зависимых переменных в качестве меры неоднородности используется индекс Джини (Gini).

Полученная модель представляет собой иерархическую, последовательную структуру, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение, оценки платёжеспособности кредитного заемщика.