Усовершенствование метода итеративной классификации для включения отклоненных заявок в кредитном скоринге

Усовершенствован метод итеративной классификации для включения отклоненных заявок в кредитном скоринге. Методикой реализации является использование частично классифицированных данных и обобщение логистической регрессии. На первом этапе предложен метод пересчета весов значения переменной и значения информации, используя отклоненные заявки на получение кредита. Продемонстрирован процесс включения отклоненных заявок в анализ прогностической силы характеристик, обеспечивая альтернативный и улучшенный процесс дискретизации непрерывных характеристик. На втором этапе предложен метод включения уточненного показателя веса значения переменной и частично классифицированных отклоненных заявок в процедуру логистической регрессии. На завершающем этапе предложен общий метод итеративной оценки вероятностей, используя подход улучшенной логистической регрессии. Результатами исследования являются значительное улучшение метода итеративной классификации и расширение возможностей использования логистической регрессии. В качестве выводов приведены преимущества перед классическим методом итеративной классификации, в частности, вероятностная дуальность отклоненных заявок.
Ключевые слова: кредитный скоринг, анализ отклоненных заявок, логистическая регрессия, вес значения переменной, значение информации, частично классифицированные данные, исследование данных, бинарная классификация, метод итеративной классификации.

Год издания: 
2014
Номер: 
5
УДК: 
681.518.25
С. 63–69., Іл. 2. Бібліогр.: 8 назв.
Литература: 

1. Энциклопедия финансового риск-менеджмента: Учеб. пособие / Под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. — М.: Альпина Паблишер, 2003. — 786 с.
2. Lyn C. Thomas et al., Credit Scoring and its Applications: SIAM monographs on mathematical modeling and computation. Philadelphia: University City Science Center, SIAM, 2002, 248 p.
3. Naeem Siddiqi. Credit risk scorecards: developing and implementing intelligent credit scoring. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2006, 196 p.
4. A.J. Feelders “Credit scoring and reject inference with mixture models”, Int. Journal of Intel. Sys. in Accounting, Finance and Management, no. 8, pp. 271—279, 1999.
5. Jie-Men Mok, Reject Inference in Credit Scoring. Amsterdam: BMI paper, 2009, 38 p.
6. Руководство по кредитному скорингу: Учеб. пособие / Под ред. Элизабет Мэйз; пер. с англ. И.М. Тикота; науч. ред. Д.И. Вороненко. — Минск: Гревцов Паб- лишер, 2008. — 464 с.
7. Paul D. Allison, Logistic Regression Using the SAS® System: Theory and Application. Cary, NC: SAS Institute Inc., North Carolina, 1999, 306 p.
8. Бідюк П.І., Кузнєцова Н.В., Терентьєв О.М. Система підтримки прийняття рішень для аналізу фінансових даних // Наук. вісті НТУУ “КПІ”. — 2011. — № 1. — С. 48—61.

Транслитерированый список литературы: 

1. Ėnt͡siklopedii͡a finansovogo risk-menedzhmenta: Ucheb. posobie / Pod red. Lobanova A.A. i Chugunova A.V. – M.: Al'pina Pablisher, 2003. – 786 s.
2. Lyn C. Thomas et al., Credit Scoring and its Applications: SIAM monographs on mathematical modeling and computation. University City Science Center, Philadel¬phia, SIAM, 2002, 248 p.
3. Naeem Siddiqi. Credit risk scorecards: developing and implementing intelligent credit scoring. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2006, 196 p.
4. A.J. Feelders “Credit scoring and reject inference with mixture models”, Int. Journal of Intel. Sys. in Accounting, Finance and Management, no. 8, pp. 271–279, 1999.
5. Jie-Men Mok, Reject Inference in Credit Scoring. Amsterdam: BMI paper, 2009, 38 p.
6. Rukovodstvo po kreditnomu skoringu: Ucheb. posobie / Pod red. Ėlizabet Mėĭz; per. s angl. I.M. Tikota; nauch. red. D.I. Voronenko. – Minsk: Grevt͡sov Pablisher, 2008. – 464 s.
7. Paul D. Allison, Logistic Regression Using the SAS® System: Theory and Application. Cary, NC: SAS Institute Inc., North Carolina, 1999, 306 p.
8. Bidi͡uk P.I., Kuzni͡et͡sova N.V., Terent′i͡ev O.M. Systema pidtrymky pryĭni͡atti͡a rishen′ dli͡a analizu finansovykh danykh // Naukovi visti NTUU “KPI”. – 2011. – # 1. – S. 48–61.

Полнотекстовый документSize
2014-5-8.pdf200.7 KB