Актуальність створення, впровадження та використання скорингових систем для управління кредитними ризиками сьогодні не викликає сумніву. Такі системи використовують характеристики клієнта, який бажає отримати кредит, і оцінює ризик шляхом передбачення манери погашення боргу позичальником. В основу таких систем зазвичай покладена модель прийняття рішення, яка побудована на основі одного з підходів: байєсівский, множинна регресія, дискримінантний аналіз, генетичні алгоритми, дерева класифікації, логістичної регресії, нейронні мережі та інші. У кожного з підходів є свої переваги та недоліки. Проведено аналіз існуючих алгоритмів побудови скорингових систем. Наведено метод ROC-аналізу, завдяки якому можливо визначити найбільш ефективну модель прийняття рішення про надання чи відмові кредиту. Зазначено, що на даний час, остаточне рішення приймається експертом. Однак, за одних і тих же умов різні люди приймають різні рішення, що пояснюється особистісними факторами,що впливають на процес прийняття управлінських рішень. Тому у статті запропоновано оцінювати позичальника на основі декількох моделей та у випадку протилежних рішень кожної моделі, остаточне рішення приймати грунтуючись на побудованій моделі прийняття колективного рішення.

  Повний текст PDF - 774.768 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"