MPP-challenge: моделирование прогноза качества модели

Размещено на сайте 23.12.2020

На весенней конференции Scoring Day команда из ВТБ рассказала про MPP-подход, с помощью которого можно строить модели предсказания качества других моделей. В своем докладе Денис Суржко, возглавляющий Data Science подразделение ВТБ, предложил банкам начать использовать МРР-подход и исследовать ряд важных вопросов о его применимости. Мы в «Ренессанс Кредите» принимаем этот челлендж и в этой статье расскажем о нашем опыте внедрения MPP-подхода, а также постараемся ответить на озвученные командой ВТБ вопросы.

Сергей АФАНАСЬЕВ, КБ «Ренессанс Кредит», исполнительный директор, начальник управления статистического анализа
Диана КОТЕРЕВА, КБ «Ренессанс Кредит», руководитель направления моделирования и оперативного анализа
Константин СТАРОДУБ, КБ «Ренессанс Кредит», ведущий аналитик направления моделирования и оперативного анализа

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

MPP-модель позволяет строить прогнозы по выбранной метрике качества исходной модели в момент ее работы, то есть не дожидаясь вызревания оцениваемой метрики.

Задача построения MPP-модели сводится к построению многоклассового классификатора, целевой переменной которого являются классы матрицы ошибок.

MPP-модели способны угадывать изменения качества исходных моделей в периоды стрессов, однако качество MPP-прогнозов в периоды стрессов снижается.

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