Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет ..., печатный экземпляр отправим ...
Опубликовать статью

Молодой учёный

Разработка доступной скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц

Экономика и управление
11.06.2018
89
Поделиться
Библиографическое описание
Алексин, П. С. Разработка доступной скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц / П. С. Алексин, В. А. Ефремов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 23 (209). — С. 281-283. — URL: https://moluch.ru/archive/209/51263/.


Банковские структуры активно пользуются скоринговыми системами для принятия решения касательно выдачи кредитов. Поиск информации показал, что в Интернете отсутствует скоринговая система, которую бы смог пройти любой желающий на бесплатной основе.

Целью работы является разработка доступной скоринговой модели оценки кредитоспособности лиц, предназначенной для широкого использования лицами, нуждающимися в проверке возможности получения кредита.

Список параметров для построения модели: возраст, сфера работы, масштаб предприятия, время работы на последнем месте, наличие авто, образование, подтвержденный доход, сумма кредита.

В качестве математического алгоритма для модели была выбрана бинарная логистическая регрессия [1] (1,2). Данный выбор обусловлен тем, что данный алгоритм делит исходную группу на две группы, что и необходимо для скоринговой системы (деление на отклонение заявки по кредиту и принятие заявки).

(1)

(2)

При превышении вероятности значения 0,85 принимается решение о выдаче кредита.

Данные для построения модели включают 1500 записей о выданных кредитах. Обучение производилось на 1200 записей, тестирование — на оставшихся 300.

Полученные коэффициенты представлены в таблице 1. В скобках представлены уточнения для категориальных критериев.

Таблица 1

Коэффициенты уравнения

Переменные вуравнении

Значение коэффициента β

Сфера работы (Строительство)

-0,164

Сфера работы (Медицина)

0,488

Сфера работы (Финансы, банки, страхование)

0,515

Сфера работы (Оптовая/розничная торговля)

1,028

Сфера работы (Сфера услуг)

0,380

Сфера работы (Промышленность и машиностроение)

0,677

Сфера работы (Армия/ МВД)

-0,323

Сфера работы (Наука)

0,790

Сфера работы (Информационные технологии/телекоммуникации)

1,113

Образование (Среднее образование)

-0,205

Образование (Неоконченное высшее)

-0,317

Образование (Среднее специальное образование)

-0,202

Образование (Неоконченное высшее)

-0,213

Образование (Два и более высших образования)

0,647

Наличие авто

-0,516

Время работы на последнем месте (нет данных или менее 3 мес)

-0,370

Время работы на последнем месте (от 3-х до 6 месяцев)

0,551

Время работы на последнем месте (от 6 мес. до 1-го года)

0,091

Время работы на последнем месте (от 1 года до 3-х лет)

-0,006

Масштаб предприятия (Нет данных)

-0,307

Масштаб предприятия (менее 20)

0,768

Масштаб предприятия (От 20 до 100)

-0,414

Масштаб предприятия (От 100 до 500)

-0,487

Возраст

0,013

Сумма кредита

-0,0000009

Подтвержденный доход

0,000003

Константа

2,086

В результате проведения проверки модели на тестовой выборке оказалось, что:

 процент верных прогнозов: 61 %;

 процент верных прогнозов согласия: 63 %;

 процент верных прогнозов отказов: 51 %.

Ошибку модели можно обосновать малым количеством исходных данных (1500 записей), а также тем, что в исходной выборке представлено очень малое количество невыплат по кредиту (~7,5 %).

Для реализации возможности проверки получения кредита пользователем было разработано веб-приложение на языке JavaScript с использованием библиотек React и Redux. На рисунке 1 отображена форма для заполнения пользователем данных о себе, на рисунке 2 страница с результатом.

E:\Screenshot_1.png

Рис 1. Форма для заполнения данных

E:\Screenshot_2.png

Рис 2. Посчитанная вероятность получения кредита

Литература:

  1. S. Tabagari, K. Pärna. Credit scoring by logistic regression. // DSpace. URL: http://dspace.ut.ee/bitstream/handle/10062/47572/tabagari_salome_msc_2015.pdf (дата обращения: 5.05.2018).
Можно быстро и просто опубликовать свою научную статью в журнале «Молодой Ученый». Сразу предоставляем препринт и справку о публикации.
Опубликовать статью
Молодой учёный №23 (209) июнь 2018 г.
Скачать часть журнала с этой статьей(стр. 281-283):
Часть 4 (стр. 257-353)
Расположение в файле:
стр. 257стр. 281-283стр. 353

Молодой учёный