Это важно:

Оценка опционов


Опционом (option) называют контракт, заключенный между двумя лицами, в соответствии с которым одно лицо предоставляет другому лицу...

Кредитоспособность заемщика


В процессе проведения активных кредитных операций с целью получения прибыли банки сталкиваются с кредитным риском...

Разделы

Метод минимизации структурного риска В. Вапника

Финансовая информация » Определение особенностей кредитования физических лиц в КБ "ПриватБанк" » Метод минимизации структурного риска В. Вапника

Страница 1

Этот метод лежит в основе предлагаемого на российском рынке программного продукта по скорингу KXEN. 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)[10].

Программные продукты.

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.

Оценка эффективности скоринговой системы.

Разумеется, представленный обзор направлений, методов разработки скоринговых систем и программного обеспечения не является исчерпывающим и законченным. Актуальность, сложность и значимость самого процесса скоринга будут стимулировать модернизацию известных методов и разработку новых методов и подходов. Тем не менее для банков как при разработке собственных скоринговых систем, так и при покупке систем, предлагаемых на рынке, принципиально важно оценить эффективность скоринговой системы. Методология ее построения обусловливает вероятность ошибок, что и определяет в конечном счете эффективность системы. Более точно эффективность скоринговой системы может быть оценена с позиции вероятности ошибок 1-го и 2-го рода:

Страницы: 1 2 3

Полезная информация:

Понятия, характеризующие общие условия страховой деятельности
Договор страхования — соглашение между страхователем и страховщиком, в силу которого страховщик обязуется при страховом случае произвести страховую выплату страхователю или третьему лицу, в пользу которого заключен договор страхования, а ...

Концепция деятельности и развития Сбербанка России: проблемы и перспективы
Концепция маркетинга - это ориентация на нужды и потребности клиентов, подкрепленная комплексными усилиями организации маркетинга, нацеленными на создание потребительской удовлетворенности в качестве основы для достижения целей организаци ...

Сайт – как информационная система
В настоящее время интернет представляет собой один из самых активно развивающихся средств информации. Создание сайта в интернете обеспечивает новые возможности по расширению, информационной поддержке или рекламе бизнеса. Профессионально с ...

Copyright © 2013-2018 - www.banklines.ru