Официальный интернет-магазин
Издательского Дома «Финансы и Кредит»

Телефон: +7 (495) 989 9610
Адрес: 111397, г. Москва, ул. Зеленый проспект, д. 20
Электронная почта: shop@fin-izdat.ru

Статья

Биннинг переменных: компромисс между эффективностью модели и регулированием


Артикул: FC-09-2019-2040
150 руб
  • Описание
  • Характеристики


Статья опубликована в журнале: Финансы и кредит, 2019, Т. 25, № 9, С. 2040

Автор(ы): Роскошенко В.В.

Рубрика: Банковская деятельность

Аннотация

Предмет. Дискретизация факторов дефолта кредитного требования. Банковская система России успешно переняла опыт западных розничных банков по моделированию различных аспектов поведения заемщиков — физических лиц. Моделирование кредитного риска остается единственной областью, регулируемой Банком России. Несмотря на наличие предписаний регулятора и Базель II, многие аспекты контролируются экспертным суждением. Нерешенной остается проблема выбора алгоритма дискретизации факторов дефолта кредитного требования.

Цели. Выделить множество валидных в отношении кредитного скоринга алгоритмов дискретизации и выбрать из него оптимальный алгоритм. Также необходимо показать, что дискретизация является неотъемлемой частью построения предиктивной модели в случае использования метода логистической регрессии.

Методология. Использованы: статистический анализ, контент-анализ источников.

Результаты. Показано, что среди алгоритмов, соответствующих требованиям Базель II (минимум 5% наблюдений в бакете, пропущенные значения переменной в отдельном бакете, наличие обоих типов наблюдений в бакете), а также устоявшихся в практике критериев (репрезентативность разбиения, монотонность целевой переменной по бакетам), оптимальным оказался предложенный автором алгоритм (TreeR). В его основе — разбиение непрерывной переменной в результате работы алгоритма построения деревьев решений для бинарной зависимой переменной. Выводы. Данный алгоритм является принципиально новым решением задачи дискретизации непрерывной переменной. Важной особенностью TreeR выступает реализация в открытом программном обеспечении с опорой на общедоступные библиотеки.

Область применения. Результаты работы могут быть использованы в кредитном скоринге, равно как и в любом статистическом моделировании с использованием логистической регрессии.

Ключевые слова: кредитный скоринг, логистическая регрессия, дискретизация, предобработка данных, непрерывная переменная

Тип публикации: Статья
Формат: PDF
Журнал: Финансы и кредит
Год публикации: 2019
Месяц публикации: сентябрь

Главное меню

Каталог

Полезные ссылки

Цена
от
до
0 Корзина: 0 руб