Издания и мероприятия для банковских специалистов:
 
Методический журнал
Риск-менеджмент в кредитной организации
Описание изданияСвежий номер Архив Приобрести/Подписаться
Выходит один раз в квартал
Объем 112 с
Издается с 2011 года
 
 

Эволюция системы мониторинга моделей: нелинейный подход

Размещено на сайте 08.06.2020
Ключевая проблема мониторинга моделей — существенный временной разрыв между датой прогноза и наблюдением фактического значения целевой переменной. «Классические» подходы к решению данной проблемы имеют ряд недостатков, главный из которых — контроль стабильности маржинальных (одномерных) распределений факторов, а не совместного (многомерного) распределения. Одним из наиболее перспективных решений, позволяющих исключить эти недостатки, является применение методов машинного обучения для задачи прогнозирования ошибки — концепция Model Performance Predictor (MPP).
 
Вадим КУЛИК, Банк ВТБ (ПАО), заместитель председателя правления
Максим КОНОВАЛИХИН, Банк ВТБ (ПАО), руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент, д.т.н.
Денис СУРЖКО, Банк ВТБ (ПАО), начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения, к.э.н.
 
 
Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться
 
 
В рамках MPP подхода в промышленной экс­плуатации фактически одновременно находятся две модели: первичная модель, задача которой — предсказывать значения целевой переменной, и MPP модель, задача которой — предсказывать ошибку первичной модели одновременно с формированием прогноза.
Применяя MPP схему мониторинга, мы можем добиться ряда значимых преимуществ перед «классическим» подходом, ключевым из которых является контроль за совместным (многомерным) распределением.
 
 
 
 
Другие проекты группы «Регламент-Медиа»