- деревья решений как вариант решения проблемы устранения недостатков скоринговой системы
Одним из вариантов решения вышепоставленной задачи является применение алгоритмов, решающих задачи классификации. Задача классификации – это задача отнесения какого-либо объекта (потенциальный заемщик) к одному из заранее известных классов (Давать/Не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов Data Mining – при помощи деревьев решений. Деревья решений – один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Пример дерева приведен на рисунок 19.
Рисунок 19. Пример дерева решений
Сущность этого 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.
Подытожим проблемы в области кредитования физических лиц, стоящие перед банками на сегодняшний день:
- отсутствие специального законодательства, регулирующего отношения в области потребительского кредитования. Отношения в данной сфере регулируются законом «О банках и банковской деятельности» и законом «О защите прав потребителей».
- отсутствие кредитной истории. Это дает массу возможностей недобросовестным заемщикам, которые могут получить несколько кредитов в различных банках, без какой – либо проверки их предыдущих кредитных 'подвигов'.
- используемые зарплатные схемы предприятий. Работодатели зачастую отдают предпочтение «серым» схемам выплаты вознаграждения своим работникам. Заемщик не может официально подтвердить уровень доходов, а банк лишается платежеспособного клиента.
Нет простого механизма возврата денег инвестору в случае несостоятельности заемщика. Стоимость таких ошибок очень велика: потеря основной суммы долга, судебные издержки, административные издержки, потерянное время и т.д.
Проблемы классификации. Необходима достоверная оценка потенциального заемщика, отсечение «плохих» заемщиков. Неверная классификация порождает проблему обеспечения возврата средств заемщиком в принудительном порядке.
Статьи по теме:
Субъект эмиссионной операции
Прежде охарактеризуем субъект эмиссионной операции — эмитента. Закон «О рынке ценных бумаг» устанавливает, что «эмитент — это юридическое лицо, группа юридических лиц, связанных между собой договором, или органы государственной власти и органы местного самоуправления, несущие от своего имени обязат ...
Анализ показателей страховых операций МСК «АсСтра»
В АсСтра различают следующие сформированные фонды: · страховой фонд по обязательному медицинскому страхованию · страховой фонд по добровольному медицинскому страхованию Существуют следующие основные направления расходования средств страховой компании: выплата страхового обеспечения по наступившим р ...
Характеристика организационной структуры банка
Основными акционерами открытого акционерного общества «Белгазпромбанк» являются: 1) открытое акционерное общество «Газпром» (Москва) ─ 49,02 %; 2) открытое акционерное общество «Газпромбанк» ─ 49,02 %; 3) открытое акционерное общество по транспортировке и поставке газа «Белтрансгаз» – 1 ...