|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Сравнительный анализ моделей прогнозирования кредитоспособностистатья
- Авторы: Демидов А.Д., Алешина А.В., Милютин М.А.
- Журнал: Экспериментальная экономика и финансы
- Номер: 3
- Год издания: 2024
- Издательство: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "КноРус"
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 53
- Последняя страница: 70
- Аннотация: Процесс оценки кредитоспособности заявителей является ключевым элементом деятельности банковских учреждений. От точности этого процесса зависит общая эффективность кредитной политики, уровень рисков и прибыльность организации. В настоящее время с расширением доступных данных и прогрессом в аналитике появилась возможность использовать современные методы машинного обучения для детального и точного прогнозирования финансового поведения заявителей. В работе рассматривается набор данных, отражающий поведение потенциальных клиентов с учетом современных исследований рынка ипотечного кредитования в Российской Федерации (Далингер, 2021), который был подробно проанализирован. Выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на вероятность получения кредита, а также оценено качество различных алгоритмов классификации, таких как логистическая регрессия, опорная векторная машина (SVM), XGBoost и случайный лес. Результаты позволили сравнить точность моделей, а корреляционная карта и визуализация позволили выделить ключевые показатели, способствующие принятию решений. На основе полученных результатов сделаны выводы о преимуществах той или иной модели, а также определены рекомендации по повышению эффективности кредитной политики и управления рисками в банковской сфере. Ключевые слова: скоринговые системы кредитования.
- Добавил в систему: Алешина Анна Валентиновна