Логико-вероятностная модель оценки кредитного риска физических лиц

Размещено на сайте 03.06.2013

В статье ставится комплексная задача оценки кредитного риска физических лиц и предлагается логико-вероятностная модель для решения этой задачи. Приводится пример практического применения модели на реальных данных. Модель сравнивается с другими методами по показателям точности и робастности. Логико-вероятностная модель предназначена для использования в автоматизированных системах оценки и управления кредитными рисками и представляет интерес для банков с точки зрения снижения потерь и повышения конкурентоспособности.

В.В. Карасев, ИПМаш РАН, лаборатория ИСАПР, старший научный сотрудник

Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться

ЛВ-модель вначале определяет численное значение риска как вероятности невозврата, и затем по величине риска кредит классифицируется как «хороший» или «плохой» по отношению к допустимому риску.

Экономическая ситуация меняется, и те градации, которые в момент рассмотрения заявки на получение кредита характеризовали клиента как надежного (например, наличие залогового имущества), через некоторое время могут говорить об обратном.

Невозврат кредита является случайным событием ZY и имеет свою вероятность PY, которая представляет собой логическую сумму вероятностей наступления событий, связанных с изменениями градаций.

Неоспоримым преимуществом ЛВ-модели является количественная оценка вероятности невозврата каждого кредита, а затем его классификация на «хороший» или «плохой».

Выводы

Выбрать	Риски	Бухучет и налоги	Кредитный департамент	Управление банком
направление:	Розница	Внутренний контроль	Операционный департамент	Юридическая работа

О компании	Контакты	Авторам		Для клиентов (Как скачать закрывающие документы)
Помощь	Реклама	Подписным агентствам