Мы в соц. сетях:
Вконтакте Facebook Twitter

Объединения моделей logit-регрессий как комитета экспертов для оценки кредитоспособности заемщика

С.С. Савина, В.П. Бень

Исследование посвящено построению экономико-математических моделей оценки кредитоспособности заемщиков-физических лиц. Для решения данной задачи применен разнообразный математический инструментарий, в частности нейросети типа многослойный персептрон и логистические регрессии. В работе предложен новый методологический подход к отбору наиболее значимых факторов, на основе которых строятся модели оценки кредитоспособности заемщиков. Подход основывается на синтезе вероятностной нейросети и генетического алгоритма. Также разработан методологический подход к реализации «комитета экспертов» за счет объединения нескольких logit-регрессионных моделей оценки кредитоспособности заемщика. Проведен сравнительный экспериментальный анализ эффективности применения одной обобщенной logit-регрессии и трех моделей logit-регрессий (комитета экспертов), параметры которых оценены отдельно на основе массивов данных, сформированных по выделенным качественным критериям. Тестирование построенных экономико-математических моделей подтвердило высокий уровень их адекватности, что свидетельствует о возможности на их основе существенно повысить точность оценки кредитоспособности потенциального заемщика и минимизировать уровень кредитного риска банковского учреждения. В результате проведения модельных экспериментов был получен вывод о целесообразности использования нейросети типа многослойный персептрон в случае необходимости распределения заемщиков только по двум классам – надежных или ненадежных; если же исследование предполагает необходимость большей детализации в оценке кредитоспособности, например, определение уровня рискованности предоставления кредита конкретному лицу, то следует применять комитет экспертов (сочетание logit-регрессий). Результаты исследования могут быть использованы банковскими учреждениями и всеми структурами, заинтересованными в адекватной процедуре оценки кредитоспособности физических лиц.

Ключевые слова. Оценка кредитоспособности, заемщик-физическое лицо, качественные и количественные факторы кредитного риска, нейросети, logit-регрессия, комитет экспертов.

Скачать статью