Основні методологічні підходи, які застосовуються при скоринговому моделюванні. Оцінка ефективності ринку кредитування. Розрахунок кредитного рейтингу потенційного позичальника. Методика створення скорингових моделей на основі штучних нейронних мереж.
Доктор фізико-математичних наук, професор кафедри теоретичної фізики фізичного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевченка Sc.D., Professor of the Theoretical Physics Department of the Faculty of Physics of the Taras Shevchenko National University of KyivЗокрема, розглянуто метод експертних оцінок, метод моделювання на основі лінійної рейтингової функції та методику створення скорингових моделей на основі штучних нейронних мереж. Оскільки вибір типу рейтингової функції здебільшого ґрунтується на певних інтуїтивних уявленнях дослідника чи експерта про характер причинно-наслідкових звязків у фінансово-економічній системі, на цьому етапі в модель можуть бути внесені системні помилки; МОДЕЛІ НА ОСНОВІ ЕКСПЕРТНОГО ОЦІНЮВАННЯ ей тип скорингового моделювання в певному сенсі є дещо інтуїтивним і зазвичай використовується у випадках, коли відчувається суттєва нестача статистичних даних або інформація щодо кредитно-фінансового ринку є неповною [2]. Наприклад, якщо всі позичальники розподіляються на s класів, то необхідно знати набір функцій Pq(z), де індекс q = 1, 2, …, s визначає клас позичальника, через z позначено рейтинг позичальника, а значення функції Pq(z) є ймовірністю того, що позичальник із рейтингом z належить до q-го класу. (4) Якщо група з m експертів оцінила позичальника відповідно з рейтингами z , z , ..., zm, то ймовірність належності позичальника до q-го класу згідно з оцінкою і-го експерта (індекс i = 1, 2, …, m) визначається як Pq(zi).
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
