К вопросу валидации модели логистической регрессии в кредитном скоринге
В подписке
Основная коллекция
Тематика:
Логистика
Издательство:
Науковедение
Автор:
Сорокин А.
Год издания: 2014
Кол-во страниц: 14
Дополнительно
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Выпуск 2, март – апрель 2014 Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru Институт Государственного управления, права и инновационных технологий (ИГУПИТ) Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru 1 http://naukovedenie.ru 173EVN214 УДК 330.43, 519.2, 519.86 Сорокин Александр Сергеевич ФБГОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики» Россия, Москва1 Доцент кафедры Математической статистики и эконометрики Московский финансово-промышленный университет «Синергия» Россия, Москва2 Доцент кафедры Бизнес-статистики Кандидат экономических наук E-Mail: alsorokin@mail.ru К вопросу валидации модели логистической регрессии в кредитном скоринге Аннотация: Построение автоматизированных скоринговых систем позволяет банкам снизить индивидуальные кредитные риски. Использования скоринговых систем на базе статистических моделей наряду с экспертными оценками андеррайтеров является распространенной практикой. Метод логистической регрессии — наиболее часто используемый метод для построения скоринговых систем в банках. В статье рассматриваются вопросы применения логистической регрессии для классификации заемщиков в кредитном скоринге. Важным заключительным этапом построения скоринговой системы является этап ее валидации, который заключается в проверке достоверности полученной модели на обучающей, контрольной выборке и реальных данных. Валидация скориновой модели должна производиться на основе системы критериев качества. В данной статье, во-первых, систематизируются методы оценки достоверности скоринговой модели. Во-вторых, проводится сравнительный анализ методов оценки эффективности ранжирования заемщиков по модели логистической регрессии, а также по скоринговой карте, построенной на основе логистической регрессии. В третьих, дается обзор стратегий валидации скоринговых моделей. Кроме того, рассматриваются такие вопросы как анализ ROC-кривых, анализ распределения скоринговых баллов, расчет статистики Колмогорова-Смирнова, коэффициента Джини, коэффициента дивергенции коэффициента разделения. Авторские выводы и рекомендации могут быть использованы специалистами по управлению рисками в коммерческих банках при построении скоринговых систем и проверки их работы. Ключевые слова: Кредитный риск; кредитный скоринг; логистическая регрессия; коммерческий банк; управление рисками; валидация модели; статистика КолмогороваСмирнова; классификация заемщиков; качество классификации; ROC-анализ. Идентификационный номер статьи в журнале 173EVN214 1 119501, г. Москва, ул. Нежинская, 7, МЭСИ, кафедра Математической статистики и эконометрики 2 125190, г. Москва, Ленинградский пр-кт, д. 80, МФПУ «Синергия», кафедра Бизнес-статистики