Cтатьи, выдержки из статей для написания диплома, курсовой работы, реферата по предмету Экономика: Скоринговые системы: наука помогает бизнесу. Румянцев А. // Журнал Финансовый Директор" - Ограничения скоринга и дерево решений -"Электив"

Ограничения скоринга и дерево решений

Одной из основных трудностей известных скоринговых систем, как и всех технологических решений в сфере core banking, является плохая адаптируемость. Дело в том, что с течением времени могут меняться условия, в которых функционирует заемщик. А значит, скоринговые модели необходимо актуализировать на наиболее «свежих» клиентах, периодически перепроверяя и, при необходимости, разрабатывая новую модель, как для различных периодов времени, так и для различных регионов. В Западной Европе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года. В условиях Украины максимальным периодом будет полгода-год. Период между заменой модели может изменяться в зависимости от конъюнктуры рынков и стабильности экономики в это время.

Для адаптации скоринговой модели специалисту финансового учреждения необходимо определить коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность частного клиента. А значит, аналитик должен быть в состоянии оценить текущую ситуацию на рынке. Результатом работы будет набор факторов с весовыми коэффициентами и пороговое значение (балл отсечения), которые являются весьма субъективным мнением и зачастую являются статистически необоснованными.

Преодоление таких ограничений скоринга решается с помощью инструментов Data minig. Наиболее распространенным методом автоматического анализа данных является построение дерева решений. Поставщики решений уверены: для того чтобы получить обоснованные выводы, не обязательно быть статистиком. К примеру, AnswerTree (продукт SPSS) автоматически строит дерево, позволяя на базе диалоговых окон даже неподготовленному пользователю начать работу с программой. Сам AnswerTree автоматически просеивает данные и находит статистически значимые группы.

С помощью интуитивно понятных древовидных диаграмм, графиков и таблиц программа самостоятельно сегментирует данные, при этом аналитику необходимо лишь указать целевую переменную, переменные-предикаторы и выбрать алгоритм построения дерева решений. Удобно, что древовидная диаграмма, которая похожа на блок-схему, позволяет визуализировать выделенные сегменты и закономерности в данных.

Для получения максимально достоверных результатов обычно рекомендуется обучить модель на подвыборке, а затем протестировать надежность на оставшихся данных. Насколько хорошо модель описывает данные, можно увидеть, переключаясь с обучающей модели на контрольную. Представить результаты анализа можно в любом формате, к примеру, вывести информацию по каждому узлу в виде таблицы или графика.

Правильно построенное на данных прошлых периодов дерево решения обладает еще одной очень важной особенностью, а именно, «способностью к обобщению». Это означает, что если возникает новая ситуация, можно с достаточно большой долей уверенности сказать, что вновь обратившийся заемщик поведет себя так же, как и те заемщики, характеристики которых схожи с характеристиками новых клиентов.