Оглавление
Введение...............3
Глава 1. Теоретические основы скоринговых моделей..........8
1.1. Понятие скоринговых моделей........8
1.2. Методы и алгоритмы, используемые для построения скоринговых
моделей................9
1.3 Преимущества и ограничения скоринговых моделей.. 14
1.4 Способы оценки скоринговых моделей............16
Глава 2. Процедура разработки скоринговых моделей.................................19
2.1. Постановка задачи и выбор исходных данных....................................... 19
2.2. Предварительная обработка данных...21
Глава 3. Разработка и оценка скоринговых моделей............23
3.1. Программная реализация............23
3.2. Анализ выходных данных.............25
Заключение................... 30
Список литературы.......... 33
Приложения.............35
Актуальность
Проблема неплатежеспособности клиентов – серьёзная проблема для
финансовых организаций. “Плохие” кредиты, накапливаясь на балансах банков
и кредитных учреждений, могут приводить к масштабным экономическим
потрясениям. Яркими примером является крах банковской системы США в 2008
году, спровоцировавший масштабный мировой экономический кризис. Одной
из причин этого финансового потрясения явилось, как раз, большое число
неплатежеспособных заёмщиков на ипотечном рынке.....
Обзор литературы
Во время подготовки данной выпускной квалификационной работы (ВКР),
была проанализирована значительная часть литературы, связанной с кредитным
скорингом и его методологическими аспектами. Используемые 12 источников
литературы рассматривают различные аспекты кредитного скоринга, включая
методы оценки рисков, построение скоринговых моделей и использование
ансамблевых методов [2][7][9]. Использование....
Цели и задачи
Цель работы – исследование и анализ методов построения скоринговых
моделей, а также разработка и проверка эффективности собственной
скоринговой модели.
Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:
1) Изучение теории скоринговых моделей и методов их построения
2) Оценить сильные и слабые стороны скоринговых моделей и выявить
проблемы и ограничения их реализации.
3) Подбор и анализ набора данных для обучения и тестирования модели
4) Разработка и тестирование скоринговой модели с использованием
выбранных методов и инструментов, включая обучение модели на
обучающей выборке и проверку ее качества на тестовой выборке.
5) Анализ результатов и выводы: на основе проведенных экспериментов и
оценки эффективности модели проведен анализ результатов. Были
сделаны выводы о применимости разработанной модели в конкретной
области, ее преимуществах и ограничениях, а также возможных
направлениях дальнейших исследований и улучшений.
Методы и средства
Решение поставленных задач использован методы построения
скоринговых моделей, такие как логистическая регрессия, дерево решений,
случайный лес и их комбинация (ансамбль методов). Для программной
реализации задач была использована программная среда Rstudio для языка
программирования R и инструмент для работы с таблицами – Microsoft Excel....
Основные результаты
Результаты выполнения задач работы, следующие:
1) В ходе изучения теории скоринговых моделей и методов их построения
были усвоены основные принципы и концепции, включая различные алгоритмы
и подходы к созданию скоринговых моделей. Это позволило получить
теоретическую базу для разработки и анализа собственной скоринговой модели.
2) Путем оценки сильных и слабых сторон скоринговых моделей и
выявления проблем и ограничений их реализации была проведена критическая
оценка применения скоринговых моделей в конкретной области. Это помогло
определить факторы, которые могут влиять на точность и эффективность
моделей, а также выявить потенциальные улучшения и модификации.
3)....
Научная новизна
Уникальность разработанного программного продукта в следующем:
1) Использование различных алгоритмов машинного обучения для задачи
скоринга: в программе применяются логистическая регрессия, дерево решений
и случайный лес. Комбинирование результатов предсказаний этих моделей
позволяет создать ансамбль моделей, что может привести к улучшению точности
предсказаний.
2)....
Структура работы
В первой главе представляет собой теоретическую основу скоринговых
моделей, методах и оценках. В ней определяется понятие скоринговых моделей
и описываются методы и алгоритмы, используемые для их построения. Также
обсуждаются преимущества и ограничения скоринговых моделей, а также
рассматриваются различные способы оценки эффективности таких моделей.
Во второй главе....
В результате изучения сущности скоринговых моделей и методах их
построения, было получено понимание о том, что скоринговые модели являются
мощным инструментом в области прогнозирования и классификации. Они
позволяют оценить вероятность наступления определенного события или
принадлежности к определенному классу на основе доступных данных. В
процессе исследования были изучены различные методы построения
скоринговых моделей, включая логистическую регрессию и дерево решений
отдельно и в комбинации с случайным лесом.
Было обнаружено, что....
