Этот метод лежит в основе предлагаемого на российском рынке программного продукта по скорингу KXEN. Разделение на два класса по обучающей выборке объектов может быть осуществлено путем подбора решающей функции f(X), принадлежащей некоторому семейству функций f(X; a), где X <= Х1, Х2, ., Xm >, - вектор характеристик, а - обобщенный (в общем случае - векторный) параметр. Если f(X) < 0, то объект с характеристиками X <= Х1, Х2, ., Xm > относят к классу "проблемных заемщиков", а если f(X) >= 0, то к классу "надежных заемщиков". Очевидно, что лучшей решающей функцией будет функция, минимизирующая уровень ошибки классификации (ожидаемый риск). Однако напрямую, только по обучающей выборке, оценить ожидаемый риск невозможно. Если размерность пространства функций f(X; a) (своеобразная оценка сложности семейства функций, среди которых ищется оптимальная решающая функция) ограничена, то может быть получена оценка сверх ожидаемого риска. Ожидаемый риск рассматривается как сумма двух рисков: эмпирического (уровень ошибок классификации на обучающей выборке) и риска использования пространства функций f(X; a) размерности (N) (мера ошибок классификации вследствие неполноты (с точки зрения задач классификации) пространства функций f(X; a)). Принцип минимизации структурного риска, предложенный В. Вапником, состоит в выборе такого семейства решающих функций и нахождении в этом семействе такой оптимальной решающей функции, которая удовлетворительно классифицирует объекты обучающей выборки и не является чрезмерно сложной (имеющей большую размерность).
Обзор компаний, реализующих скоринговые системы на отечественном рынке, и их программных продуктов (Credit Scoring Solution, EGAR Application Scoring, автоматизированная система РОСНО по предоставлению предстраховой экспертизы, dm-Score, Deductor, KXEN, "Франклин&Грант. Финансы и аналитика", Forecsys Scoring Pilot и др.) показывает, что рынок программного обеспечения находится в стадии формирования и развития. При этом большинство поставщиков программного обеспечения не раскрывают деталей алгоритмов скоринга, лежащих в основе предлагаемых ими продуктов. Не более 10% банков в настоящее время используют покупные скоринговые системы. Словом, перспективы для роста данного рынка весьма велики.
Ни одна приобретаемая скоринговая система, как правило, не пригодна для практического использования без предварительной "настройки". Суть такой настройки состоит в том, чтобы на имеющихся у банка данных (обучающая выборка) по закрытым кредитам (с известным результатом погашения) провести настройку скоринговой системы, включающую, в частности, отбор наиболее значимых (из числа имеющихся) характеристик потенциального заемщика, для решения задач скоринга. Как показывает практика, такой набор характеристик существенно отличается не только для разных стран Западной Европы, но и для разных регионов одной страны (например, Москвы и небольших городов с численностью населения до 100 тыс. человек). Так, в ряде регионов для небольших городов одной из важнейших характеристик заемщика нередко оказывается место работы и срок работы на каком-либо градообразующем предприятии. Для крупнейших городов страны данный фактор может и не быть определяющим. Это означает, что многофилиальные банки, осуществляющие кредитование в различных регионах страны, будут вынуждены проверять настройку скоринговых систем для каждого филиала или групп филиалов. Иначе говоря, в многофилиальных банках может иметь место ситуация, когда в разных филиалах функционируют разные версии скоринговой системы. Более того, и постоянная модификация (обновление) скоринговой системы должна проводиться дифференцированно в разрезе филиалов и групп филиалов.
Статьи по теме:
Оценка валютных интервенций по критериям эффективности
Анализ эффективности валютных интервенций может быть полезен при разработке и реализации денежно-кредитной политики в нескольких направлениях.
Во-первых, для оценки самой интервенционистской политики в рамках действующего режима валютног ...
Основные инструменты хеджирования
Прежде, чем говорить о конкретных инструментах, необходимо отметить, что когда мы употребляем термин «хеджирование», то имеем в виду, прежде всего, цель сделки, а не применяемые средства. Одни и те же инструменты используются и хеджером и ...
Анализ ссудной задолженности Банка
Ссудная задолженность банка образуется за счет активных банковских операций, а именно за счет кредитования юридических и физических лиц. В приложении 3 была проанализирована динамика выданных кредитов в период 2006-2008 гг. Данные диаграм ...